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群lingo软件作业答案

群lingo软件作业答案
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此答案是参考了网络数学建模的答案,需要的亲们一定要修改才能作为自己的成果啊!

1.某电子厂生产三种产品供应给政府部门:晶体管、微型模块、电路集成器。该工程从物理上分为四个加工区域:晶体管生产线、电路印刷与组装、晶体管与模块质量控制、电路集成器测试与包装。

生产中的要求如下:生产一件晶体管需要占用晶体管生产线0.1h 的时间,晶体管质量控制区域0.5h 的时间,另加0.70元的直接成本;生产一件微型模块需要占用质量控制区域0.4h 的时间;消耗3个晶体管,另加0.50元的直接成本;生产一件电路集成器需要占用电路印刷区域0.1h 的时间,测试与包装区域0.5h 的时间,消耗3个晶体管、3个微型模块,另加2.00元的直接成本。

假设三种产品(晶体管、微型模块、电路集成器)的销售量是没有限制的,销售价格分别为2.0元,8元,25元。在未来的一个月里,每个加工区域均有200h 的生产时间可用,请建立数学模型,帮助确定生产计划,使工厂的收益最大。

解:假设:1x 生产晶体管的个数;2x 生产微型模块的个数;3x 生产电路集成器的个数;1h 生产中占用晶体管生产线的时间;2h 生产中占用电路印刷与组装的时间;3h 生产中占用晶体管与模块质量控制的时间;4h 生产中占用电路集成器测试与包装的时间。

又因为每个加工区域只有200h 的生产时间可用。根据表格和提议得出以下方程: (这个不等式组建议大家自己打一下,别复制这个模板,重复性太高了)

12312330.1(3*0.1)[3*0.13*(3*0.1)]32000.12000.5(0.43*0.5)[3*0.53*(0.43*0.5)]200

0.5200

x x x x x x x x +++<=??<=??+++++<=??<=? 再根据已知四得到工厂的收益函数为:

1231.3 5.413.1y x x x =++

即:

123max 1.3 5.413.1x x x =++。

运用lingo11.0软件求解后得到:

当生产的晶体管、微型模块、电路集成器个数分别为2个,666个,0个时收益可达到最大,最大收益为3599元。

Lingo 程序与运行结果:

运行结果:

2.

lingo教程 和MATLAB入门教程

LINGO 使用教程 LINGO 是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO 高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO 快速入门 当你在windows 下开始运行LINGO 系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO 的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例1.1 如何在LINGO 中求解如下的LP 问题: ,6002100 350. .32min 21211 212 1≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x 在模型窗口中输入如下代码: min =2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100; 2*x1+x2<=600; 然后点击工具条上的按钮 即可。 例1.2 使用LINGO 软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如

model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @for(vendors(J): @sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J)); !产量约束; @for(warehouses(I): @sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I)); !这里是数据; data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5 4 9 5 3 8 5 8 2 5 2 1 9 7 4 3 3 7 6 7 3 9 2 7 1 2 3 9 5 7 2 6 5 5 5 2 2 8 1 4 3; enddata end 然后点击工具条上的按钮即可。 为了能够使用LINGO的强大功能,接着第二节的学习吧。 §2 LINGO中的集 对实际问题建模的时候,总会遇到一群或多群相联系的对象,比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集(sets)。一旦把对象聚合成集,就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现在我们将深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。学完本节后,你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。

LINGO11教程

LINGO 是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO 高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO 快速入门 当你在windows 下开始运行LINGO 系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO 的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例1.1 如何在LINGO 中求解如下的LP 问题: ,6002100 350. .32min 21211 212 1≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x 在模型窗口中输入如下代码: min =2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100; 2*x1+x2<=600; 然后点击工具条上的按钮 即可。 例1.2 使用LINGO 软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如

model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @for(vendors(J): @sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J)); !产量约束; @for(warehouses(I): @sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I)); !这里是数据; data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5 4 9 5 3 8 5 8 2 5 2 1 9 7 4 3 3 7 6 7 3 9 2 7 1 2 3 9 5 7 2 6 5 5 5 2 2 8 1 4 3; enddata end 然后点击工具条上的按钮即可。 为了能够使用LINGO的强大功能,接着第二节的学习吧。 §2 LINGO中的集 对实际问题建模的时候,总会遇到一群或多群相联系的对象,比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集(sets)。一旦把对象聚合成集,就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现在我们将深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。学完本节后,你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。 2.1 为什么使用集 集是LINGO建模语言的基础,是程序设计最强有力的基本构件。借助于集,能够用一个

lingo入门

lingo入门教程之一--- 初识lingo ingo对于一些线性或者非线性的规划,优化问题非常有效 首先介绍一下,在lingo中运行程序时出现的页面(在工具栏点击类似靶子一样的图标便可运行) Solver status:求解器(求解程序)状态框 Model Class:当前模型的类型:LP,QP,ILP,IQP,PILP,PIQP,NLP,INLP,PINLP(以I开头表示IP,以PI 开头表示PIP) State:当前解的状态:"Global Optimum", "LocalOptimum", "Feasible", "Infeasible“(不可行), "Unbounded “(无界), "Interrupted“(中断), "Undetermined“(未确定) Object:解的目标函数值 Infeasibility:当前约束不满足的总量(不是不满足的约束的个数):实数(即使该值=0,当前解也可能不可行,因为这个量中没有考虑用上下界命令形式给出的约束) Iteration:目前为止的迭代次数 Extend solverstatus:扩展的求解器(求解程序)状态框 Solver type:使用的特殊求解程序: Bestobj :目前为止找到的可行解的最佳目标函数值 Objbound:目标函数值的界 Steps:特殊求解程序当前运行步数: Active:有效步数 Variables(变量数量): 变量总数(Total)、 非线性变量数(Nonlinear)、 整数变量数(Integer)。 Constraints(约束数量): 约束总数(Total)、

非线性约束个数(Nonlinear)。 Nonzeros(非零系数数量): 总数(Total)、 非线性项系数个数(Nonlinear)。 GeneratorMemory Used (K) (内存使用量) ElapsedRuntime (hh:mm:ss)(求解花费的时间) 运行之后页面介绍(这里的运行界面并不是与上面的运行过程中出现界面一致,即并非来自于同一个程序运行出现) 第一行表示在经过457次迭代后得到局部最优解 第二行给出该局部最优解的具体值 下面给出取局部最优值时,x1 x2的具体取值 这里求解的是局部最优解,如果想求出全局最优解,可以进行页面设置:lingo --> option --> global solver --> 勾选use global solver 对于运行结果也可以另存为,格式一般为ldt,因为有时候对于求解一个问题,或许需要运行很久才可以得出结果,所以没必要每次为了看结果都运行,而是运行成功一次后便把结果保存下来 注意事项 LINGO总是根据“MAX=”或“MIN=”寻找目标函数;

Lingo软件在求解数学优化问题的使用技巧

Lingo软件在求解数学优化问题的使用技巧 LINGO是一种专门用于求解数学规划问题的软件包。由于LINGO执行速度快,易于方便地输入、求解和分析数学规划问题,因此在教学、科研和工业界得到广泛应用。LINGO 主要用于求解线性规划、非线性规划、二次规划和整数规划等问题,也可以用于求解一些线性和非线性方程组及代数方程求根等。 LINGO的最新版本为LINGO7.0,但解密版通常为4.0和5.0版本,本书就以LINGO5.0为参照而编写。 1.LINGO编写格式 LINGO模型以MODEL开始,以END结束。中间为语句,分为四大部分(SECTION):(1)集合部分(SETS):这部分以“SETS:”开始,以“ENDSETS”结束。这部分的作用在于定义必要的变量,便于后面进行编程进行大规模计算,就象C语言在在程序的第一部分定义变量和数组一样。在LINGO中称为集合(SET)及其元素(MEMBER或ELEMENT,类似于数组的下标)和属性(A TTRIBUTE,类似于数组)。 LINGO中的集合有两类:一类是原始集合(PRIMITIVE SETS),其定义的格式为:SETNAME/member list(or 1..n)/:attribute,attribute,etc。 另一类是是导出集合(DERIVED SETS),即引用其它集合定义的集合,其定义的格式为: SETNAME(set1,set2,etc。):attribute,attribute,etc。 如果要在程序中使用数组,就必须在该部分进行定义,否则可不需要该部分。(2)目标与约束:这部分定义了目标函数、约束条件等。一般要用到LINGO的内部函数,可在后面的具体应用中体会其功能与用法。求解优化问题时,该部分是必须的。(3)数据部分(DA TA):这部分以“DA TA:”开始,以“END DA TA”结束。其作用在于对集合的属性(数组)输入必要的数值。格式为:attribut=value_list。该部分主要是方便数据的输入。 (4)初始化部分(INIT):这部分以“INIT:”开始,以“END INIT”结束。作用在于对集合的属性(数组)定义初值。格式为:attribute=value_list。由于非线性规划求解时,通常得到的是局部最优解,而局部最优解受输入的初值影响。通常可改变初值来得到不同的解,从而发现更好的解。 编写LINGO程序要注意的几点: 1.所有的语句除SETS、ENDSETS、DA TA、ENDDA TA、INIT、ENDINIT和MODEL,END 之外必须以一个分号“;”结尾。 2.LINGO求解非线性规划时已约定各变量非负。 LINGO内部函数使用详解。 LINGO建立优化模型时可以引用大量的内部函数,这些函数以“@”符号打头。 (1)常用数学函数 @ABS(X) 返回变量X的绝对数值。 @COS( X) 返回X的余弦值,X的单位为弧度 @EXP( X)

如何在lingo中使用集合1

例题1. 在lingo 中输入下列线性规划模型,并求解 ∑∈?=A j i j i x j i d z ),(),(),( min s.t. 1),1(≥∑∈V j j x , , },10,,2,1{,0),(x ,),(, 1,1),(V V A V V i i i j i x j j i x V i ?==∈=>=∑∈ 为非负实数 所有 的数值如下表:d d=0 8 5 9 12 14 12 16 17 22 8 0 9 15 16 8 11 18 14 22 5 9 0 7 9 11 7 12 12 17 9 15 7 0 3 17 10 7 15 15 12 16 9 3 0 8 10 6 15 15 14 8 11 17 8 0 9 14 8 16 12 11 7 10 10 9 0 8 6 11 16 18 12 7 6 14 8 0 11 11 17 14 12 15 15 8 6 11 0 10 22 22 17 15 15 16 11 11 10 0; 分析:这个模型输入的难点,在于变量的数量太多,足足有100个。约束条件也比较多,有没有什么方便的输入方法?下面介绍lingo 中集合的建立 新建lingo 文件 输入下面内容 model : sets : V/1..10/;!创建集合V; A(V,V):d,x;!创建集合A 是V 乘V.而d,x 是与A 同结构的,即d ,x 分别是10*10矩阵; endsets min =@sum (A(i,j):d(i,j)*x(i,j));!创建目标函数; @sum (V(j):x(1,j))>=1; !第一个约束条件; @for (V(j)|j#gt#1: !i#gt#1为逻辑判断语句表示i>1是返回真值,但这里不能直接写i>1,因为">"是关系运算符不是逻辑运算符; @sum (V(i):x(i,j))=1;); !利用循环函数表达:当i>1(即i 从2到10)时, {x(i,j):j=1..10}的和等于1;

LINGO软件简介

LINGO 软件简介 LINGO 软件是一个处理优化问题的专门软件,它尤其擅长求解线性规划、非线性规划、整 数规划等问题。 一个简单示例 有如下一个混合非线性规划问题: ?????≥≤≤+++---+为整数 213 212 13213 2 2212121,;0,,210022..15023.027798max x x x x x x x x x x t s x x x x x x x 。 LINGO 程序(模型): max =98*x1+277*x2-x1^*x1*x2-2*x2^2+150*x3; x1+2*x2+2*x3<=100; x1<=2*x2; @gin (x1);@gin (x2);! Lingo 默认变量非负 (注意:@bin(x)表示x 是0-1变量;@gin(x)表示x 是整数变量;@bnd(L,x,U)表示 限制LxU ;@free(x)表示取消对x 的符号限制,即可正、可负。) 结果: Global optimal solution found. Objective value: Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 45 Variable Value Reduced Cost X1 X2 X3 Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 ———————— 非常简单! 在LINGO 中使用集合 为了方便地表示大规模的规划问题,减少模型、数据表示的复杂程度,LINGO 引进了“集合”的用法,实现了变量、系数的数组化(下标)表示。 例如:对?? ? ??? ? ==-++-==≤++∑=.,,;10)0(;4,3,2,1),()())()1()(;4,3,2,1,20)(..)} (20)(450)(400{min 4 ,3,2,1均非负INV OP RP INV I I DEM I OP I RP I INV I INV I I RP t s I INV I OP I RP I 求解程序: model : sets : mark/1,2,3,4/:dem,rp,op,inv;!也可以vmark/1..4/:dem,rp,op,inv;

LINGO软件及其应用

LINGO 软件及其应用 一、求解线性规划 例题1:目标函数:max z=2x1+3x2 约束条件:x1+2x2<=8 4x1<=17 4x2<=13 x1,x2>=0 输入语句: model: max=2*x1+3*x2; x1+2*x2<8; 4*x1<17; 4*x2<13; end 说明: 1)问题模型由MODEL:命令开始,END 结束,对简单模型可以省略。 2)目标函数必须由“min =”或“max =”开头。 3)分号是LINGO的分隔符。LINGO中的每一行都以分号结束,如果缺少,模型将无法求解。若一个命令或语句一行写不下,可以分多行写,但是,最后结束命令时,一定别忘了打个分号“;”,一行内也可写多个命令,只要每个用分号分开即可。 4)语句中乘号(*)不能省略,支持()的输入。 5)LINGO中<与<=均代表<=,>与>=也均代表>=。 6)LINGO中的注解必须用感叹号“!”开始,用分号结束。在感叹号和分号之间的所有内容都将被LINGO忽略。注释可以占据多行,也可以插入LINGO 表达式之中。 7)LINGO的命令从来不区分大小写,当你在LINGO中定义变量时,每个变量都要以26个字母开始,后面可跟数字或者下划线,最多可以是32个字符。 8)软件默认决策变量是非负的。如果需要一个变量取负数、整数或一定范

围内的值,可以通过变量限定函数加以限制。 @bin(x) 限制x为0或1 @bnd(L,x,U) 限制L≤x≤U @free(x) 取消对变量x的默认下界为0的限制,即x可以取任意实数 @gin(x) 限制x为整数 在默认情况下,LINGO规定变量是非负的,也就是说下界为0,上界为+∞。@free取消了默认的下界为0的限制,使变量也可以取负值。@bnd用于设定一个变量的上下界,它也可以取消默认下界为0的约束。 求解结果如下: Global optimal solution found. Objective value: 14.12500 Total solver iterations: 1 Variable Value Reduced Cost X1 4.250000 0.000000 X2 1.875000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 14.12500 1.000000 2 0.000000 1.500000 3 0.000000 0.1250000 4 5.500000 0.000000 例题2 一奶制品加工厂用牛奶生产A 1,A 2 两种奶制品,1桶牛奶可以在甲车 间用12小时加工成3公斤A 1,或者在乙车间用8小时加工成4公斤A 2 。根据市 场需求,生产的A 1,A 2 全部能售出,且每公斤A 1 获利24元,每公斤A 2 获利16元。 现在加工厂每天能得到50桶牛奶的供应,每天正式工人总的劳动时间480小时,并且甲车间每天至多能加工100公斤A 1 ,乙车间的加工能力没有限制。试为该厂制订一个生产计划,使每天获利最大,并进一步讨论以下3个附加问题:1)若用35元可以买到1桶牛奶,应否作这项投资?若投资,每天最多购买多少桶牛奶?

LINGO软件简介

LINGO 软件简介 LINGO 软件是一个处理优化问题的专门软件,它尤其擅长求解线性规划、非线性规划、整数规划等问题。 一个简单示例 有如下一个混合非线性规划问题: ?????≥≤≤+++---+为整数 213 212 13213 2 2212121,;0,,210022..15023.027798max x x x x x x x x x x t s x x x x x x x 。 LINGO 程序(模型): max =98*x1+277*x2-x1^2-0.3*x1*x2-2*x2^2+150*x3; x1+2*x2+2*x3<=100; x1<=2*x2; @gin (x1);@gin (x2);! Lingo 默认变量非负 (注意:@bin(x)表示x 是0-1变量;@gin(x)表示x 是整数变量;@bnd(L,x,U)表示 限制L ≤x ≤U ;@free(x)表示取消对x 的符号限制,即可正、可负。) 结果: Global optimal solution found. Objective value: 9561.200 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 45 Variable Value Reduced Cost X1 6.000000 -76.70000 X2 31.00000 -151.2000 X3 16.00000 -150.0000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 9561.200 1.000000 2 0.000000 0.000000 3 56.00000 0.000000 ———————— 非常简单! 在LINGO 中使用集合 为了方便地表示大规模的规划问题,减少模型、数据表示的复杂程度,LINGO 引进了“集合”的用法,实现了变量、系数的数组化(下标)表示。

Lingo软件的使用

第十八章LINGO软件的使用 18.1 LINGO入门 18.1.1 LINGO软件的安装过程 点击LINGO9.0 for Windows安装文件,出现 点击“Next”按钮,出现 此时需要接受安装协议。系统安装时默认的目录是C:\LINGO9。安装完成前,会出现下图所示的对话框:

这个对话框询问你希望采用的默认的建模(即编程)语言,系统推荐的是采用LINGO语法,也就是选项“LINGO(recommended)”;你也可以选择“LINDO”将LINDO语法作为默认的设置。当然,安装后你也可以通过“LINGO|Options|File Format命令来修改默认的建模(即编程)语言。在上图中按下“OK”按钮,系统就会完成LINGO的安装过程。 18.1.2 LINGO基础知识 LINGO有两种命令格式:一种是常用的Windows模式,通过下拉式菜单命令驱动LINGO 运行,界面是图形式的,使用起来也比较方便;另一种是命令行(Command-Line)模式,仅在命令窗口(Command Window)下操作,通过输入行命令驱动LINGO运行。由于其使用字符方式输入,初学者往往不太容易掌握。在这里,我们主要介绍在菜单驱动模式下LINGO的使用方法。 LINGO 9.0软件比以前的版本有了很大的改进,功能大大增强,性能更加稳定,计算的结果更加可靠。LINGO软件不仅可用于求解非线性规划问题,还可以用以求解非线性整数规划问题;LINGO包含了内置的建模语言,模型中所需的数据可以以一定格式保存在独立的文件中;LINGO允许以简练、直观的方式描述较大规模的优化问题。 注:LIGDO公司目前已将LINDO软件从其产品中删除了。事实上,LINDO软件的所有功能(包括LINDO语法格式)都在LINGO中得到了支持。 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现。状态行最左边显示的是“Ready”表示“准备就绪”;右下角显示的是当前时间,时间前面是当前光标的位置“Ln1,Col1”(即1行1列)。将来,用户可以用选项命令(LINGO|Options菜单命令)决定是否需要显示工具栏和状态行。在LINGO 模型窗口中,选择菜单命令“File|Open(F3)”,可以看到下图所示的标准的“打开文件”对话框,我们看到有各种不同的“文件类型”:

lingo软件使用教程

lingo软件使用教程 一般来说,一个优化模型将由以下三部分组成: 1. 目标函数(Objective Function):要达到的目标。 2. 决策变量(Decision variables):每组决策变量的值代表一种方案。在优化模型中需要确定决策变量的最优值,优化的目标就是找到决策变量的最优值使得目标函数取得最优。 3. 约束条件(Constraints):对于决策变量的一些约束,它限定决策变量可以取的值。 在写数学模型时,一般第一行是目标函数,接下来是约束条件,再接着是一些非负限制等。在模型窗口输入如下代码: Max = 2*x1+3*x2; X1+2*x2<=8; 4*x1<16; 4*x2<12; 注意:1.每一个lingo表达式最后要跟一个分号; 2.多数电脑中没有符号,lingo中<=代替;为了方便可以用<代替小于等于,用>代替大于等于。 3.我们可以添加一些注释,增加程序的可读性。注释以一个!(叹号必须在英文状态下输入,它会自动变为绿色)开始,以;(分号)结束。 4.Lingo中不区分变量名的大小写。变量名必须以字母(A-Z)开头,后面的字符可以是字母、数字、下划线。变量名不能超过32个字符。 Lingo程序的一些规则: 1. 在Lingo中最开始都是“MAX=”或者“MIN=”开始表示求目标函数的最大或者最小值。 2. 变量和它前面的系数之间要用“*”连接,中间可以有空格。 3. 变量名不区分大小写,但必须以字母开始,不超过32个字符。 4. 数学表达式结束时要用分号“;”表示结束。表达式可以写在多行上,但是表达式中间不能用分号。 5. 在电脑系统中一般没有“小于等于”符号,在Lingo采用“<=”来表示“小于等于”,用“>=”表示“大于等于”。小于等于也可以用更简单的“<”表示,大于等于用“>”表示。 集合段: 在我们已经得到的程序里有一些量没有定义,如WAREHOUSES( I),DEMAND( J), LINKS( I, J)。这些量将在Lingo中的集合段定义。 集合段以SETS:表示开始,以ENDSETS表示结束。 如果一个集合的元素都已经定义过,就可以用一些循环函数(如@for). 注:1. 集合的属性相当于以集合的元素为下标的数组。Lingo中没有数组的概念,只有定义在集合上的属性的概念。 2 集合的定义语法: set_name[/set_member/:][attribute_list]; 集合的名称在左边,右边是这个集合上的属性,他们之间用冒号“:”分割开,最后由分号表示结束。如果在同一个集合上有多个属性时,不同的属性之间用逗号“,”隔开,如本例的cost和volume属性。如果要特别列出集合的元素时,在集合的名称后把元素写在两条斜线之间,如本例中的仓库可以写为 WAREHOUSES/WH1, WH2, WH3, WH4, WH5, WH6/: CAPACITY;

第1讲 Lingo软件入门(2014)

第1讲Lingo软件入门 司守奎 烟台市,海军航空工程学院数学教研室 Email:sishoukui@https://www.wendangku.net/doc/75398907.html, 1 Lingo软件的基本语法 1.1 集合 集合部分的语法为 sets: 集合名称1/成员列表1/:属性1_1,属性1_2,…,属性1_n1; 集合名称2/成员列表2/:属性2_1,属性2_2,…,属性2_n2; 派生集合名称(集合名称1,集合名称2):属性3_1,…,属性3_n3; endsets 例26 sets: product/A B/; machine/M N/; week/1..2/; allowed(product,machine,week):x; endsets 1.2 数据 数据部分的语法为 data: 属性1=数据列表; 属性2=数据列表; enddata 1.3 计算 计算段部分不能含有变量,必须是已知数据的运算。 calc: b=0; a=a+1; endcalc 1.4 模型的目标函数和约束条件 这里就不具体给出了,下面通过具体例子给出。 1.5 子模型 在LINGO 9.0 及更早的版本中,在每个LINGO 模型窗口中只允许有一个优化模型,可以称为主模型(MAIN MODEL)。在LINGO 10.0 中,每个LINGO 模型窗口中除了主模型外,用户还可以定义子模型(SUBMODEL)。子模型可以在主模型的计算段中被调用,这就进一步增强了LINGO 的编程能力。 子模型必须包含在主模型之内,即必须位于以“MODEL:”开头、以“END”结束的模块内。同一个主模型中,允许定义多个子模型,所以每个子模型本身必须命名,其基本语法是: SUBMODEL mymodel: 可执行语句(约束+目标函数); ENDSUBMODEL 其中mymodel 是该子模型的名字,可执行语句一般是一些约束语句,也可能包含目标函数,但不可以有自身单独的集合段、数据段、初始段和计算段。也就是说,同一个主模型内的变量都是全局变量,这些变量对主模型和所有子模型同样有效。 如果已经定义了子模型mymodel,则在计算段中可以用语句“@SOLVE( mymodel);”求解这个子模型。 2 Lingo函数 2.1 算术运算符

LINGO软件简介

L I N G O软件简介 Document number:BGCG-0857-BTDO-0089-2022

LINGO 软件简介 LINGO 软件是一个处理优化问题的专门软件,它尤其擅长求解线性 规划、非线性规划、整数规划等问题。 一个简单示例 有如下一个混合非线性规划问题: ?????≥≤≤+++---+为整数 213 212 13213 2 2212121,;0,,210022..15023.027798max x x x x x x x x x x t s x x x x x x x 。 LINGO 程序(模型): max =98*x1+277*x2-x1^2-0.3*x1*x2- 2*x2^2+150*x3; x1+2*x2+2*x3<=100; x1<=2*x2; @gin (x1);@gin (x2);! Lingo 默认变量非负 (注意:@bin(x)表示x 是0-1变量;@gin(x)表示x 是整数变量;@bnd(L,x,U)表示限制L?x?U ;@free(x)表示取消对x 的符号限制,即可正、可负。) 结果: Global optimal solution found. Objective value: 9561.200 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 45

Variable Value Reduced Cost X1 6.000000 -76.70000 X2 31.00000 -151.2000 X3 16.00000 -150.0000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 9561.200 1.000000 2 0.000000 0.000000 3 56.00000 0.000000 ————————非常简单! 在LINGO中使用集合 为了方便地表示大规模的规划问题,减少模型、数据表示的复杂程度,LINGO引进了“集合”的用法,实现了变量、系数的数组化(下标)表示。

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LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写,中文名称为“交互式的线性和通用优化求解器”,是由美国LINDO系统公司(Lindo System Inc.)开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包,用于求解线性规划和二次规划问题,LINGO可以求解非线性规划问题,也可以用于一些线性和非线性方程(组)的求解等。此外,LINGO还允许优化模型中的决策变量为整数(即整数规划),其执行速度很快,是求解优化模型的最佳选择。 1软件介绍 其特色在于内置建模语言,提供十几个内部函数,可以允许决策变量是整数(即整数规划,包括0-1整数规划),方便灵活,而且执行速度非常快。能方便与EXCEL,数据库等其他软件交换数据。最新版本LINGO14.0已经发布。 2操作步骤 一般地,使用LINGO求解运筹学问题可以分为以下两个步骤来完成:1)根据实际问题,建立数学模型,即使用数学建模的方法建立优化模型; 2)根据优化模型,利用LINGO来求解模型。主要是根据LINGO软件,把数学模型转译成计算机语言,借助于计算机来求解。 例题:在线性规划中的应用maxZ=5X1+3X2+6X3, s.t.X1+2X2+X3≤18 2X1+X2+3X3=16 X1+X2+X3=10

X1,X2≥0,X3为自由变量 应用LINGO来求解该模型,只需要在lingo窗口中输入以下信息即可: max=5*x1+3*x2+6*x3; x1+2*x2+x3<=18; 2*x1+x2+3*x3=16; x1+x2+x3=10; @free(x3); 然后按运行按钮,得到模型最优解,具体如下:Objectivevalue:46.00000 VariableValueReducedCost x114.000000.000000 x20.0000001.000000 x3-4.0000000.000000 由此可知,当x1=14,x2=0,x3=-4时,模型得到最优值,且最优值为46。 说明:在利用LINGO求解线性规划时,如自变量都为非负的话,在LINGO中输入的信息和模型基本相同;如自变量为自由变量,可以使用函数@free来把系统默认的非负变量定义自由变量,如实例一中的x3。 3软件详述 LINGO全称是LinearINteractiveandGeneralOptimizer的缩写---

LINGO的使用方法说明大全

LINGO的使用简介 LINGO软件是美国的LINGO系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包.LINGO除了能够用于求解线性规划和二次规划外,还可以用于非线性规划求解、以及一些线性和非线性方程(组)的求解等.LINGO软件的最大特色在于它允许优化模型中的决策变量为整数,即可以求解整数规划,而且执行速度快.LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具.LINGO置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果.在这里仅简单介绍LINGO的使用方法. LINGO(Linear INteractive and General Optimizer )的基本含义是交互式的线性和通过优化求解器.它是美国芝加哥大学的 Linus Schrage 教授于1980年开发了一套用于求解最优化问题的工具包,后来经过完善成何扩充,并成立了LINDO系统公司.这套软件主要产品有:LINDO,LINGO,LINDO API和What’sBest.它们在求解最优化问题上,与同类软件相比有着绝对的优势.软件有演示版和正式版.正式版包括:求解包(solver suite)、高级版(super)、超级版(hyper)、工业版(industrial)、扩展版(extended).不同版本的LINGO对求解问题的规模有限制,如附表3-1所示. 附表3-1 不同版本LINGO对求解规模的限制 版本类型总变量数整数变量数非线性变量数约束数 演示版 300 30 30 150 求解包 500 50 50 250 高级版 2000 200 200 1000 超级版 8000 800 800 4000 工业版 32000 3200 32000 16000 扩展版无限无限无限无限 3.1 LINGO程序框架 LINGO可以求解线性规划、二次规划、非线性规划、整数规划、图论及网络最优化问题和最大最小求解问题,以及排队论模型中最优化等问题. 一个LINGO程序一般会包括以下几个部分: (1) 集合段:集部分是LINGO模型的一个可选部分.在LINGO模型中使用集之前,必须在集部分事先定义.集部分以关键字“sets:”开始,以“endsets”结束.一个模型可以没有集部分,或有一个简单的集部分,或有多个集部分.一个集部分可以放置于模型的任何地方,但是一个集及其属性在模型约束中被引用之前必须先定义. (2) 数据段:在处理模型的数据时,需要为集部分定义的某些元素在LINGO求解模型之前为其指定

Lingo的基本应用

第十五章Lingo的基本应用1、LINDO和LINGO软件能求解的模型: 2、Lingo初级语法: 语句分行书写,顺序与数学模型一致; 每一条语句都要以“;”结尾; 语句不区分大小写,书写方式与代数函数相近; 目标函数以“min=”或者“max=”表示; 注释语句用“!”开头; “>”和“>=”以及“<”和“<=”没有区别; 如果不写明决策变量的取值范围,则默认为非负实数。 3、线性规划案例:生产计划 每天:50桶牛奶时间480小时至多加工100公斤A1 要求:制订生产计划,使每天获利最大 1)奶制品生产的Lingo模型 2)Lingo求解 2)Lingo求解报告

//结果报告(Solution Report) 4)开启灵敏度分析(Range)功能 5)查看灵敏度分析(Range) 必须先求解才能得到灵敏度分析报告 //目标函数系数范围分析 当目标函数中x1的系数(产品A1的收益)增加不超过8个单位或者减少不超过2.66667个单位时(x2系数维持不变),不需改变生产计划。 //约束条件右边值灵敏度分析

如果牛奶资源的数量增加不超过10桶或者减少不超过6.666667桶(其他模型参数不变),则它将仍然作为紧缺资源; 如果A1生产资源减少超过40个单位(其他模型参数不变),则它将转化为紧缺资源。 4、城市垃圾处理问题(最小吨*公里) 小区供水问题(最大供水收益) 代数式线性规划模型(垃圾运输) 代数式线性规划模型(小区供水)

5、如何表示具有下标的变量: 1)从C语言的类比来理解: 2)具有下标的变量可以看作某种数组变量中的元素; 3)除去下标后的符号可以看作是数组变量的名称; 4)下标可以看作是在数组中的索引值; 5)单下标变量对应于一个一维数组,称为“简单集合”; 6)多下标变量对应于一个多维数组,而多维数组可以看作是多个一维数组的笛卡尔积,称为“派生集合”。 6、Lingo中如何定义具有下标的变量? 1)在Lingo中使用“集合变量”的形式表达规划模型中具有下标的变量 2)定义集合变量需要三个基本要素: 集合的名称 集合的形式(简单集合还是派生集合?集合的元素个数是多少?) 集合变量的名称 7、定义简单集合的语法: 集合名称/下标范围/: 变量列表;(变量之间用“,”分隔) 例:brand/1..6/: a, b;(集合的名称是brand,/1..6/表示这种集合包含6个元素,下标的范围是从1到6,并且定义了两个这种集合形式的变量分别用a、b表示,该语句相当于定义了a1~a6以及b1~b6两组变量) 例:type/1..4/;(也可以只定义集合形式不定义集合变量) 8、定义派生集合的语法: 集合名称(分量集合列表): 变量列表; 1)分量集合列表分别对应于派生集合的每一个维度,定义了每一个维度分别属于哪一种简单集合 2)例:product(brand, type): p, x;(集合的名称是product,该集合的第一个维度与brand集合的类型相同,第二个维度与type 集合的类型相同,并且定义了两个集合变量p和x。如果根据前面对brand和type的定义,product集合是一个6*4的二维派生集合,该语句相当于定义了p11~p64和x11~x64两组变量) 3)例:address(country, state, city)。 9、调用集合变量的语法: 1)变量名称(下标值)”的形式调用集合变量的指定元素:pi→p(i);xij→x(i,j); 例:p(4)、x(2,3)

Lingo教程

LINGO教程 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 ●安装:实验室的所有电脑都已经事先安装好了Lingo 8(或者9, 10, 11)。 如果要在自己的电脑上安装这个软件,建议从网上下载一个破解版的,按照提示一步一步地安装完毕。 ●简单例子:当你在windows系统下开始运行LINGO时,会得到类似于下面的 一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model –LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例 1某工厂在计划期内要安排生产I、II两种产品,已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗,如表所示。

该工厂每生产一件产品I可获利2元,每生产一件产品II可获利3元,问应该如何安排生产计划使该厂获利最多? 我们用下面的数学模型来描述这个问题。 设x_1、x_2分别表示在计划期内产品I、II的产量。因为设备的有效台时是8,这是一个限制产量的条件,所以在确定产品I、II的产量时,要考虑不超过设备的有效台时数,即可用不等式表示为 x_1 + 2x_2 <=8 同理,因原材料A、B的限量,可以得到以下不等式 4x_1 <=16 4x_2 <=12 该工厂的目标是在不超过所有资源限量的条件下,如何确定产量x_1、x_2以得到最大的利润。若用z表示利润,这时z=2x_1+3x_2.综合上述,该计划问题可用数学模型表示为: 目标函数 max z=2x_1+3x_2 约束条件 x_1 + 2x_2 <=8 4x_1 <=16 4x_2 <=12 x_1、x_2 >=0 一般来说,一个优化模型将由以下三部分组成: 1.目标函数(Objective Function):要达到的目标。 2.决策变量(Decision variables):每组决策变量的值代表一种方案。在优化模 型中需要确定决策变量的最优值,优化的目标就是找到决策变量的最优值使得目标函数取得最优。 3.约束条件(Constraints):对于决策变量的一些约束,它限定决策变量可以取 的值。 在写数学模型时,一般第一行是目标函数,接下来是约束条件,再接着是一些非负限制等。 在模型窗口输入如下代码: Max = 2*x1+3*x2; !This is a linear program. X1+2*x2<=8;

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lingo 使用教程 LINGO 是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO 高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO 快速入门 当你在windows 下开始运行LINGO 系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO 的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例1.1 如何在LINGO 中求解如下的LP 问题: ,6002100 350. .32min 21211 212 1≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x 在模型窗口中输入如下代码: min =2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100; 2*x1+x2<=600; 然后点击工具条上的按钮 即可。

model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @for(vendors(J): @sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J)); !产量约束; @for(warehouses(I): @sum(vendors(J): volume(I,J))<=capacity(I)); !这里是数据; data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5 4 9 5 3 8 5 8 2 5 2 1 9 7 4 3 3 7 6 7 3 9 2 7 1 2 3 9 5 7 2 6 5 5 5 2 2 8 1 4 3; enddata end 然后点击工具条上的按钮即可。 为了能够使用LINGO的强大功能,接着第二节的学习吧。 §2 LINGO中的集 对实际问题建模的时候,总会遇到一群或多群相联系的对象,比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集(sets)。一旦把对象聚合成集,就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现在我们将深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。学完本节后,你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。 2.1 为什么使用集 集是LINGO建模语言的基础,是程序设计最强有力的基本构件。借助于集,能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束,从而可以快速方便地表达规模较大的模型。

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