Optimization Service
最適化
線形最適化サービスと帯分積線形プログラムをモデル化して解くために使用される線形最適化サービス。
クラス
Methods
メソッド | 戻り値の型 | 概要 |
addConstraint(lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationConstraint | モデルに新しい線形制約を追加します。 |
addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients) | LinearOptimizationEngine | モデルに制約を一括して追加します。 |
addVariable(name, lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationEngine | 新しい連続変数をモデルに追加します。 |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type) | LinearOptimizationEngine | 新しい変数をモデルに追加します。 |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient) | LinearOptimizationEngine | 新しい変数をモデルに追加します。 |
addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients) | LinearOptimizationEngine | 変数をバッチでモデルに追加します。 |
setMaximization() | LinearOptimizationEngine | 線形目的関数を最大化するように最適化の方向を設定します。 |
setMinimization() | LinearOptimizationEngine | 線形目的関数を最小限に抑えるよう最適化の方向を設定します。 |
setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient) | LinearOptimizationEngine | 線形目的関数の変数の係数を設定します。 |
solve() | LinearOptimizationSolution | デフォルトの期限が 30 秒である現在の線形プログラムを解きます。 |
solve(seconds) | LinearOptimizationSolution | 現在の線形プログラムを解きます。 |
プロパティ
プロパティ | 種類 | 説明 |
OPTIMAL | Enum | 最適なソリューションが見つかったときのステータス。 |
FEASIBLE | Enum | 実行可能な(必ずしも最適な)ソリューションが見つかったときのステータス。 |
INFEASIBLE | Enum | 現在のモデルが実現不可能である(解決策がない)場合のステータス。 |
UNBOUNDED | Enum | 現在のモデルがバインド解除されたときのステータス。 |
ABNORMAL | Enum | 予期しない理由で解決策が見つからなかったことを示すステータス。 |
MODEL_INVALID | Enum | モデルが無効の場合のステータス。 |
NOT_SOLVED | Enum | LinearOptimizationEngine.solve() がまだ呼び出されていない場合のステータス。 |
プロパティ
プロパティ | 種類 | 説明 |
INTEGER | Enum | 整数値のみを取る変数の型。 |
CONTINUOUS | Enum | 任意の実数を取る変数の型です。 |
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最終更新日 2023-12-01 UTC。
[null,null,["最終更新日 2023-12-01 UTC。"],[[["The Linear Optimization Service enables the modeling and resolution of linear and mixed-integer linear programs within Apps Script."],["It provides classes like `LinearOptimizationConstraint`, `LinearOptimizationEngine`, and `LinearOptimizationSolution` to define, solve, and retrieve optimization results."],["`LinearOptimizationEngine` allows adding variables, constraints, setting objective functions (maximization or minimization), and solving the linear program."],["Solutions can be evaluated using methods like `getObjectiveValue`, `getStatus`, and `getVariableValue` to understand the optimization outcome."],["The service utilizes various statuses (e.g., `OPTIMAL`, `FEASIBLE`, `INFEASIBLE`) and variable types (`INTEGER`, `CONTINUOUS`) to represent the solution state and variable characteristics."]]],[]]