Optimization Service
최적화
선형 최적화 서비스로, 선형 및 혼합 정수 선형 프로그램을 모델링하고 해결하는 데 사용됩니다.
클래스
메서드
메서드 | 반환 유형 | 간략한 설명 |
addConstraint(lowerBound, upperBound) | LinearOptimizationConstraint | 모델에 새 선형 제약조건을 추가합니다. |
addConstraints(lowerBounds, upperBounds, variableNames, coefficients) | LinearOptimizationEngine | 모델에 제약 조건을 일괄 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 | 모델에 변수를 일괄 추가합니다. |
setMaximization() | LinearOptimizationEngine | 선형 목표 함수를 극대화하도록 최적화 방향을 설정합니다. |
setMinimization() | LinearOptimizationEngine | 선형 목적 함수를 최소화하도록 최적화 방향을 설정합니다. |
setObjectiveCoefficient(variableName, coefficient) | LinearOptimizationEngine | 선형 목적 함수에서 변수의 계수를 설정합니다. |
solve() | LinearOptimizationSolution | 기본 기한 30초로 현재 선형 프로그램을 풀고 |
solve(seconds) | LinearOptimizationSolution | 현재 선형 프로그램을 풀이합니다. |
속성
속성 | 유형 | 설명 |
OPTIMAL | Enum | 최적의 솔루션이 발견된 상태입니다. |
FEASIBLE | Enum | 실행 가능한 (반드시 최적은 아님) 해결 방법을 찾은 경우의 상태입니다. |
INFEASIBLE | Enum | 현재 모델을 실행할 수 없는 상태 (해결 방법이 없음)입니다. |
UNBOUNDED | Enum | 현재 모델이 바인딩되지 않은 상태의 상태입니다. |
ABNORMAL | Enum | 예상치 못한 이유로 해결 방법을 찾을 수 없는 경우의 상태입니다. |
MODEL_INVALID | Enum | 모델이 잘못된 경우의 상태입니다. |
NOT_SOLVED | Enum | LinearOptimizationEngine.solve() 가 아직 호출되지 않은 상태입니다. |
속성
속성 | 유형 | 설명 |
INTEGER | Enum | 정수 값만 사용할 수 있는 변수 유형입니다. |
CONTINUOUS | Enum | 모든 실수를 사용할 수 있는 변수 유형입니다. |
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최종 업데이트: 2024-12-03(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2024-12-03(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"]]