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Optimization Service
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最適化
線形計画法と混合整数線形計画法をモデル化して解決するために使用される線形最適化サービス。
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 | 制約をバッチ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 | 変数をバッチ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法を解決します。 |
solve(seconds) | LinearOptimizationSolution | 現在の線形計画法を解決します。 |
プロパティ
| プロパティ | タイプ | 説明 |
OPTIMAL | Enum | 最適なソリューション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)ソリューション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(ソリューションがない)場合のステータス。 |
UNBOUNDED | Enum | 現在のモデルがバインドされていない場合のステータス。 |
ABNORMAL | Enum | 予期しない理由でソリューション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 | 整数値のみを受け付ける変数の型。 |
CONTINUOUS | Enum | 任意の実数値を受け付ける変数の型。 |
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最終更新日 2026-04-13 UTC。
[null,null,["最終更新日 2026-04-13 UTC。"],[],["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"]]