この用語集では、Optimizer の主なコンセプトと用語について説明します。
| 用語 | 定義 |
| 制約 | 値をより小さい、より大きい、または負ではないなどに制限するなど、不等式として表現される制限。 |
| 実現可能性 | 最適な解を見つける代わりに、最初の実行可能な解を見つけることもできます。 |
| 入力データ | 制約などの解の計算に必要な値。 |
| 整数線形計画 | 変数が整数値 (整数) に制約される線形計画。 |
| 線形関数 | 多項式の次数が 0 又は 1 の関数。グラフでは直線として表示されます。 |
| 線形計画 | すべての変数が連続または実数であり、目的関数と制約が線形である計画。 |
| 混合整数線形計画 (MILP) | 一部の変数に整数値 (自然数) があり、一部の変数に連続値または実数値 (小数) がある線形計画。 |
| MIP ギャップ | 混合整数線形問題では、Optimizer で現在の最適解と理論上可能な最適解が比較されます。これらの値の間のギャップが特定の許容値 (MIP ギャップ) 内に収まっている場合に最適化が成功したと見なされます。 |
| 目的 | 最高収益や最小支出など、ビジネス目標や解のサポートに最適な割り当てを最適化エンジンで求める際の指針となる式。 |
| 最適性 | 以下に関連する問題に対する最適解。
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| タイムアウト | 処理中の Optimizer アクションが停止してから処理を取り消すまでの秒数。問題が解決できない場合に Optimizer が無限に実行されるのを防ぐ Optimizer アクションを作成する場合は、この値を設定する必要があります。 |
| 上限、下限 | 変数の最大値、又は最小値。 |
| 変数 | 問題に対する解を表す値 (決定変数と呼ばれることもあります)。 |
変数データ型 (変数のデータ型は数値にする必要があります) | 整数 実数 (小数、または浮動小数点) バイナリ (0 か 1、ブール値とも呼ばれる) |
