Optimization Service
最適化
線形最適化サービス。線形プログラムと混合整数線形プログラムのモデル化と解析に使用されます。
クラス
メソッド
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 | 制約を一括でモデルに追加します。 |
addVariable(name, lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationEngine | モデルに新しい連続変数を追加します。 |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type) | LinearOptimizationEngine | モデルに新しい変数を追加します。 |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient) | LinearOptimizationEngine | モデルに新しい変数を追加します。 |
addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients) | LinearOptimizationEngine | 変数を一括でモデルに追加します。 |
setMaximization() | LinearOptimizationEngine | 最適化の方向を、線形目的関数の最大化に設定します。 |
setMinimization() | LinearOptimizationEngine | 最適化の方向を線形目的関数の最小化に設定します。 |
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 30 秒で現在の線形計画問題を解きます。 |
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 | タイプ | 説明 |
OPTIMAL | Enum | 最適な解が見つかった場合のステータス。 |
FEASIBLE | Enum | 実行可能な(必ずしも最適ではない)解決策が見つかった場合のステータス。 |
INFEASIBLE | Enum | 現在のモデルが実行不可能(解決策がない)場合のステータス。 |
UNBOUNDED | Enum | 現在のモデルが未バインドの場合のステータス。 |
ABNORMAL | Enum | 予期しない理由で解決策が見つからなかった場合のステータス。 |
MODEL_INVALID | Enum | モデルが無効な場合のステータス。 |
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 | タイプ | 説明 |
INTEGER | Enum | 整数値のみをとることができる変数の型。 |
CONTINUOUS | Enum | 任意の実数値をとることができる変数の型。 |
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最終更新日 2024-12-02 UTC。
[null,null,["最終更新日 2024-12-02 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."]]],["The linear optimization service models and solves linear and mixed-integer linear programs. Key actions include: creating an engine (`LinearOptimizationEngine`), adding variables with bounds and types, adding constraints to the model, setting the objective function's direction (maximize or minimize), and setting coefficients for variables in the objective function and constraints. The `solve()` method then computes the solution. The `LinearOptimizationSolution` object contains methods to determine solution status, objective value, and variable values.\n"]]