एप्लिकेशन का उद्देश्य रैखिक अनुकूलन के लिए ऑब्जेक्ट के मॉडल बनाने और हल करने के लिए सुविधाजनक उपकरण प्रदान करना है।
रैखिक अनुकूलन, जिसे रैखिक प्रोग्रामिंग (एलपी) भी कहा जाता है, एक गणितीय मॉडल में सर्वोत्तम परिणाम (जैसे अधिकतम (न्यूनतम) लाभ या न्यूनतम लागत) प्राप्त करने की एक विधि है जिसकी आवश्यकताओं और उद्देश्य को रैखिक संबंधों द्वारा दर्शाया जाता है। रैखिक प्रोग्रामिंग गणितीय प्रोग्रामिंग का एक विशेष मामला है (जिसे गणितीय अनुकूलन के रूप में भी जाना जाता है)।
रैखिक कार्यक्रम (इस ऐप के अर्थ में मॉडल) ऐसी समस्याएं हैं जिन्हें मानक प्रारूपों (विकिपीडिया) में व्यक्त किया जा सकता है: - वेक्टर x ढूंढें; - जो Z = cx को अधिकतम (न्यूनतम) करता है; - Ax<=b - अधिकतम में ( Ax>=b - न्यूनतम में );- और x>=0 के अधीन। यहां x के घटक निर्धारित किए जाने वाले चर हैं, c और b दिए गए वैक्टर हैं, और A एक दिया गया मैट्रिक्स है।
एप्लिकेशन की प्रारंभिक गतिविधि - ऐप लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन से, मॉडल बनाने, संपादित करने, हल करने और हटाने के कार्य शामिल हैं। मॉडल SQLite डेटा बेस में LinearProgramming.db नाम से संग्रहीत हैं। एप्लिकेशन में डिवाइस की डाउनलोड निर्देशिका में डेटाबेस को संग्रहीत और पुनर्स्थापित करने के कार्य हैं।
अनुकूलन मॉडल बनाते समय, दो पैरामीटर दर्ज किए जाते हैं (रैखिक मॉडल गतिविधि) - वेक्टर x चर की संख्या और बाधाओं की संख्या (इसमें चर के लिए बाधाएं शामिल नहीं हैं) - यानी मैट्रिक्स ए की पंक्तियां। इन डेटा को दर्ज करने और बटन - लीनियर मॉडल दबाने के बाद, आप गतिविधि लीनियर मॉडल क्रिएशन से मॉडल डेटा दर्ज करने के लिए आगे बढ़ते हैं।
वेक्टर x गुणांक c को लेबल *Xi+ के सामने Z= लेबल के साथ पंक्ति में दर्ज किया जाता है।
मैट्रिक्स А के तत्वों को फ़ील्ड लेबल *Xi+ के सामने बाधाएं नामक तालिका में दर्ज किया गया है। लेबल <= के बाद मैट्रिक्स की प्रत्येक पंक्ति के अंतिम क्षेत्र में, बाधाओं की सीमा बी भी दर्ज की जाती है। इन डेटा को दर्ज करने और ओके बटन दबाने के बाद, यह गतिविधि - रैखिक मॉडल गतिविधि पर वापस आ जाता है, जहां मॉडल नाम के लिए एक अनिवार्य फ़ील्ड और बचत के लिए एक बटन दिखाई देता है।
जब कोई मॉडल सहेजा जाता है, तो उसका नाम एप्लिकेशन की प्रारंभिक गतिविधि में प्रदर्शित मॉडलों की सूची में दिखाई देता है। सूची से चयनित मॉडल को संपादित किया जा सकता है (बटन संपादित करें) या हल किया जा सकता है (बटन गणना करें)। संपादन और सहेजने के बाद, संपादित संस्करण एक नए मॉडल के रूप में संग्रहीत किया जाता है, और पुराना डेटाबेस में अपरिवर्तित रहता है। ऐसा इसलिए है ताकि दोनों मॉडलों को हल किया जा सके और परिणामों की तुलना की जा सके। यदि उनमें से कुछ की आवश्यकता नहीं है, तो उसे हटाया जा सकता है।
किसी मॉडल को हल करते समय, परिणाम लक्ष्य फ़ंक्शन Z के अधिकतमकरण और न्यूनतमकरण को दर्शाता है और वेक्टर x के तत्वों के किन मूल्यों पर यह होता है और बाधाएं भी।
रैखिक प्रोग्रामिंग मॉडल का उपयोग करने वाले उद्योगों में परिवहन, ऊर्जा, दूरसंचार और विनिर्माण शामिल हैं। यह योजना, रूटिंग, शेड्यूलिंग, असाइनमेंट और डिज़ाइन में विभिन्न प्रकार की समस्याओं के मॉडलिंग में उपयोगी साबित हुआ है।
एप्लिकेशन अनुकूलन के लिए मानक लाइब्रेरी org.apache.commons:commons-math:3.6.1 से क्लास SimplexSolver का उपयोग करता है।
पिछली बार अपडेट होने की तारीख
14 अक्टू॰ 2025