组件版设计器结合jsLPSolver实现规划求解 - part1
本帖最后由 Lynn.Dou 于 2021-8-30 13:56 编辑1、一个小故事
在开始本篇文章之前，先抛出一个小故事，大家可以思考下如何解决。
1948年6月24日，前苏联封锁了从东德到柏林的所有陆路和水路。组织了一次巨大的空运，使用美国和英国的飞机向西柏林超过 200 万人提供食物、衣服和其他物资。
其中美国飞机的货运容量为 30,000 立方英尺，可容纳人数为16人，每周成本费用为9000美元。
英国飞机的货运容量为 20,000 立方英尺，可容纳人数为8人，每周成本费用为5000美元。
为了打破苏联的封锁，西方盟国必须最大限度地提高货运能力，但受到以下限制：
1、最多只能使用 44 架飞机。
2、每周总费用可能超过 300,000 美元
3、飞机总人员不能超过 512 人。
请问为了最大化的提高货运能力，美国飞机和英国飞机的数量应该如何分配呢？
2、强大的功能：规划求解
仔细理解这个问题，需要考虑多种分配结果去计算最终的货运量，并通过比较找到最优值，如果靠人为去计算的话，是一个很复杂的过程。
在Excel中有个强大的功能：规划求解，可以利用这一功能自动计算最大货运量，可谓是”计算神器“。
我们先根据已知条件列个表，便于计算。
通过规划求解功能，计算结果如下：
具体计算过程这里就不介绍了，大家可以自行搜索学习下如何操作规划求解。（附件提供了图片所示excel文件）
3、jsLPSolver
这个时候可能就有小伙伴想到了，既然规划求解功能这么强大，SpreadJS支持此功能吗？
规划求解虽然使用起来很方便，但内部计算机制很是复杂，SpreadJS目前还不支持此功能，正在努力钻研中。
但是~
在gitHub上有一个开源项目jsLPSolver，可以实现简单的规划求解，
使用方式也很简单，按照一定的结构写好model，再使用Solve方法进行计算，就可以获取到指定条件下的最优计算结果了。
官方示例代码：
var solver = require("./src/solver"),
results,
model = {
"optimize": "capacity",
"opType": "max",
"constraints": {
"plane": {"max": 44},
"person": {"max": 512},
"cost": {"max": 300000}
},
"variables": {
"brit": {
"capacity": 20000,
"plane": 1,
"person": 8,
"cost": 5000
},
"yank": {
"capacity": 30000,
"plane": 1,
"person": 16,
"cost": 9000
}
},
};
results = solver.Solve(model);
console.log(results);输出结果：
{feasible: true, brit: 24, yank: 20, result: 1080000}可以看到与Excel的计算结果是一致的。
具体大家点击下方地址进行学习：
https://github.com/JWally/jsLPSolver#readme
那么是否可以利用组件版设计器强大灵活的自定制能力，实现一个简单的规划求解功能呢？
我们来测试下......
感兴趣的小伙伴可以点击下方链接学习：
SpreadJS结合jsLPSolver实现规划求解 - part2
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