Optimization Service
최적화
선형 최적화 서비스와 선형 및 정수 혼합 선형 프로그램을 모델링하고 해결하는 데 사용됩니다.
클래스
방법
메서드 | 반환 유형 | 간략한 설명 |
addConstraint(lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationConstraint | 모델에 새 선형 제약 조건을 추가합니다. |
addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients) | LinearOptimizationEngine | 제약 조건을 모델에 일괄로 추가합니다. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationEngine | 모델에 새 연속 변수를 추가합니다. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type) | LinearOptimizationEngine | 모델에 새 변수를 추가합니다. |
addVariable(name, lowerBound, upperBound, type, objectiveCoefficient) | LinearOptimizationEngine | 모델에 새 변수를 추가합니다. |
addVariables(names, lowerBounds, upperBounds, types, objectiveCoefficients) | LinearOptimizationEngine | 변수를 모델에 일괄 추가합니다. |
setMaximization() | LinearOptimizationEngine | 최적화 방향을 선형 목표 함수를 최대화하도록 설정합니다. |
setMinimization() | LinearOptimizationEngine | 선형 목표 함수를 최소화하도록 최적화 방향을 설정합니다. |
setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient) | LinearOptimizationEngine | 선형 목표 함수에서 변수의 계수를 설정합니다. |
solve() | LinearOptimizationSolution | 기본 기한을 30초로 설정하여 현재 선형 프로그램을 풉니다. |
solve(seconds) | LinearOptimizationSolution | 현재 선형 프로그램을 풉니다. |
속성
속성 | 유형 | 설명 |
OPTIMAL | Enum | 최적의 솔루션을 찾은 경우의 상태입니다. |
FEASIBLE | Enum | 가능한 (최적일 필요는 없음) 솔루션이 발견된 경우의 상태입니다. |
INFEASIBLE | Enum | 현재 모델을 실행할 수 없는 경우의 상태입니다 (해결책이 없음). |
UNBOUNDED | Enum | 현재 모델이 결합되지 않은 경우의 상태입니다. |
ABNORMAL | Enum | 예상치 못한 이유로 해결 방법을 찾지 못한 상태입니다. |
MODEL_INVALID | Enum | 모델이 유효하지 않은 경우의 상태입니다. |
NOT_SOLVED | Enum | LinearOptimizationEngine.solve() 가 아직 호출되지 않은 경우의 상태입니다. |
속성
속성 | 유형 | 설명 |
INTEGER | Enum | 정수 값만 사용할 수 있는 변수 유형입니다. |
CONTINUOUS | Enum | 모든 실수 값을 사용할 수 있는 변수 유형입니다. |
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최종 업데이트: 2023-12-01(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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."]]],[]]