lingo实验心得体会[工作范文]
Lingo程序设计实验报告
Lingo程序设计实验报告
Lingo程序是一款用于文本编辑和处理的工具程序，它基于Microsoft .NET Framework 开发，支持多种主流的文本编辑操作，例如查找替换、剪切复制、格式调整等，同时还拥
有强大的字符串处理功能，使得用户能够对文本进行更加灵活、便捷的处理。
在Lingo程序设计实验中，我们主要学习了程序的架构、模块设计和代码实现等方面。
首先，我们对程序进行了整体的设计和规划，确定了程序的基本结构和功能模块，并定义
了程序的核心数据结构和算法。
接着，我们使用面向对象的方式，将程序划分为多个不同
的类和对象，为不同的功能模块分别实现了相应的方法和函数。
通过这样的模块化设计，
我们能够更好地管理程序的开发和维护过程，同时也方便了代码的重用和扩展。
在Lingo程序的代码实现过程中，我们首先编写了程序的主体框架和基本输入输出功能，然后分别实现了不同的功能模块，包括字符串查找替换、字符串分割、字符串格式化等。
通过不断的调试和测试，我们最终完成了一个稳定、高效、功能完备的Lingo程序，
它能够满足大多数文本编辑和处理的需求，且易于扩展和修改。
总之，在Lingo程序设计实验中，我们获得了许多宝贵的经验和技能，包括程序分析、设计、编码、测试和调试等方面。
这些经验将有助于我们今后在编写复杂程序时更加自信
和高效，提高我们的专业能力和软件开发水平。
lingo实验总结
lingo实验总结
本次lingo实验是一项非常有意义的实践性活动，旨在培养我们
的语言应用能力和团队协作能力。
在此次实验中，我主要学习和掌握
了以下几个方面：
首先，在lingo实验中，我学会了如何和团队成员协同合作完成
任务。
在集体思考、分工合作和信息共享的过程中，我和团队成员相
互配合，互相帮助，最终完成了多个任务。
其次，我学习并掌握了一些实用的语言应用技巧，例如，如何寻
找相关信息，如何运用设定的语言规则来表达自己的意思，以及如何
在有限的时间内完成任务。
此外，这次实验也提醒了我注意信息的可靠性和客观性。
在查找
信息和进行分析比较的过程中，我深刻认识到了一些信息的来源不可靠，有时为了达到某个特定目的，可能会在信息上进行隐瞒或是编造。
通过这次lingo实验，我收获了团队协作、语言运用和信息处理
的能力提升，也有了对于信息真实性的重视和思考。
希望在未来的学
习生活和工作中，我能够更好地应用这些技能。
[数学软件及应用(Lingo)实验报告范文]lingo实验报告范文心得
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[数学软件及应用(Lingo)实验报告范文]lingo实验报告范文心得2022~2022学年第二学期短学期《数学软件及应用(Lingo)》实验报告班级数学131班姓名张金库学号成绩实验名称奶制品的生产与销售方案的制定完成日期：2022年9月3日实验名称：奶制品的生产与销售方案的制定二、实验目的及任务了解并掌握LINGO的使用方法、功能与应用；学会利用LINGO去解决实际中的优化问题。
三、实验内容问题一奶制品加工厂用牛奶生产，两种奶制品，1桶牛奶可以在甲类设备上用12h加工成3kg，或者在乙类设备上用8h加工成4kg。
根据市场的需求，生产,全部能售出，且每千克获利24元，每千克获利16元。
现在现在加工场每天能的到50桶牛奶的供给，每天正式工人总的劳动时间为480h，并且甲类设备每天至多能加工100kg，乙类设备的加工能力没有限制。
为增加工厂的利益，开发奶制品的深加工技术：用2h和3元加工费，可将1kg加工成0.8kg高级奶制品，也可将1kg加工成0.75kg高级奶制品，每千克能获利44元，每千克能获利32元。
试为该工厂制订一个生产销售方案，使每天的净利润最大，并讨论以下问题：假设投资30元可以增加供给1桶牛奶，投资3元可以增加1h的劳动时间，应否做这些投资？假设每天投资150，可以赚回多少？每千克高级奶制品，的获利经常有10%的波动，对制订的生产销售方案有无影响？假设每千克获利下降10%，方案应该变化吗？假设公司已经签订了每天销售10kg的合同并且必须满足，该合同对公司的利润有什么影响？问题分析要求制定生产销售方案，决策变量可以先取作每天用多少桶牛奶生产，，再添上用多少千克加工，用多少千克加工，但是问题要分析，的获利对生产销售方案的影响，所以决策变量取作，，，每天的销售量更为方便。
目标函数是工厂每天的净利润——，，，的获利之和扣除深加工费用。
根本模型决策变量：设每天销售kg，kg，kg，kg，用kg加工，用kg加工。
lingo实验报告
lingo实验报告以下是为大家整理的lingo实验报告的相关范文，本文关键词为lingo,实验,报告,实验,名称,推销员,指派,问题,目的，您可以从右上方搜索框检索更多相关文章，如果您觉得有用，请继续关注我们并推荐给您的好友，您可以在综合文库中查看更多范文。
一、实验名称：推销员指派问题二、实验目的及任务：1、掌握Lingo软件的使用方法2、编写简单的Lingo程序3、解决Lingo中的最优指派问题三、实验内容1、问题描述一个公司要分派5个推销员去5个地区推销某种产品，5个推销员在各个地区推销这种产品的预期利润如下表所示。
若每个推销员只能去一个地区。
应如何分派这5个推销员才能使公司的利润为最大？2、模型建立?1指派第i个人去第j个地区决策变量：设xij??（i,j=1,2,3,4,5）0不指派第i个人去第j个地区?目标函数：设总利润为z，第i 个人去第j个地区的利润为A（，iji,j=1,2,3,4,5）假设Aij为指派矩阵，则maxz???Aijxiji?1j?155约束条件：1.第j个地区只有一个人去：?xi?15ij?1（j=1,2,3,4,5）2.第i个人只去一个地区：?xj?15ij?1（i=1,2,3,4,5）由此得基本模型：maxz???Aijxiji?1j?155s,t,5?xi?15ij?1（j=1,2,3,4,5）?xj?1ij?1（i=1,2,3,4,5）xij?0或1（i,j=1,2,3,4,5）3、Lingo程序（一）常规程序Lingo输入：model:max=1*x11+8*x12+9*x13+2*x14+1*x15+5*x21+6*x22+3*x23+10*x24+ 7*x25+3*x31+10*x32+4*x33+11*x34+3*x35+7*x41+7*x42+5*x43+4*x4 4+8*x45+4*x51+2*x52+6*x53+3*x54+9*x55;x11+x12+x13+x14+x15=1;x 21+x22+x23+x24+x25=1;x31+x32+x33+x34+x35=1;x41+x42+x43+x44+x4 5=1;x51+x52+x53+x54+x55=1;x11+x21+x31+x41+x51=1;x12+x22+x32+x4 2+x52=1;x13+x23+x33+x43+x53=1;x14+x24+x34+x44+x54=1;x15+x25+x3 5+x45+x55=1;endLingo输出：globaloptimalsolutionfound.objectivevalue:45.00000Infeasibilities:0.000000Totalsolveriterations:8 VariableValueReducedcostx117.000000x120.000000x130.000000x140.0000000.0000001.0000000.0000007.000000x158.000000x214.000000 x223.000000 x237.000000 x240.000000 x253.000000 x317.000000 x320.000000 x337.000000 x340.000000 x358.000000 x410.000000 x420.000000 x433.000000 x444.000000 x450.000000 x514.000000 x520.0000000.0000000.0000000.0000001.0000000.0000000.0000001.0000 000.0000000.0000000.0000001.0000000.0000000.0000000.0000000.00 00000.0000000.0000006.000000x530.0000003.000000x540.0000006.000000x551.0000000.000000RowslackorsurplusDualprice11.00000029.000000310.00000411.0000058.00000069.0000007-1.0000008-1.00000090.000000100.000000110.000000（二）集合函数程序Lingo输入：model:sets:person/1..5/;area/1..5/;assign(person,area):A,x;endsetsdata:A=1,8,9,2,15,6,3,10,73,10,4,11,345.000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000000.0000 000.0000000.0000000.0000007,7,5,4,84,2,6,3,9;enddatamax=@sum(assign:A*x);@for(person(i):@sum(area(j):x(i,j))=1);@for(area(j):@sum(person(i):x(i,j) )=1);@for(assign(i,j):@bin(x(i,j)));endLingo输出：globaloptimalsolutionfound.objectivevalue:45.00000objectivebound:45.00000Infeasibilities:0.00000 0extendedsolversteps:0Totalsolveriterations:0VariablecostA(1,1)0.000000A(1,2)0.000000A(1,3)0.000000A(1,4)0.000000A(1,5)0.000000A(2,1)0.000000A(2,2)0.000000A(2,3)0.000000A(2,4)0.000000A(2,5)0.000000A(3,1)0.000000A(3,2)0.000000A(3,3)Reduced1.0000008.0000009.0000002.0000001.0000005.0000006. 0000003.00000010.000007.0000003.00000010.000004.000000 Value最后，小编希望文章对您有所帮助，如果有不周到的地方请多谅解，更多相关的文章正在创作中，希望您定期关注。
lingo编程实验报告
lingo编程实验报告Lingo编程实验报告一、引言编程是现代科技领域不可或缺的一项技能。
在信息时代，计算机程序的编写已经渗透到我们生活的方方面面。
为了掌握这一技能，我参加了一次关于Lingo 编程的实验。
本文将对这次实验进行报告和总结。
二、Lingo编程简介Lingo是一种用于创建交互式多媒体内容的编程语言。
它最初由Adobe公司开发，用于支持其多媒体软件Director。
Lingo具有易学易用的特点，广泛应用于游戏开发、教育软件和互动式网页等领域。
通过使用Lingo，我们可以实现图像、声音、动画等多媒体元素的交互和控制。
三、实验目标本次实验的目标是利用Lingo编写一个简单的互动式游戏。
通过这个实验，我们将学习如何使用Lingo语言来控制多媒体元素的行为和交互，加深对编程的理解和应用。
四、实验过程1. 环境搭建在开始实验之前，我们首先需要安装Director软件，并创建一个新的项目。
Director提供了一个直观的图形界面，让我们可以轻松地创建多媒体场景和元素。
2. 编写代码在Director的Lingo编辑器中，我们可以编写Lingo代码。
Lingo代码由一系列指令组成，用于控制多媒体元素的行为。
在这个实验中，我们使用了一些常用的Lingo指令，如on mouseUp、go to the frame等。
3. 创建游戏场景在实验中，我们创建了一个简单的游戏场景，包括一个角色和一些障碍物。
通过编写Lingo代码，我们可以控制角色的移动和障碍物的生成。
当角色与障碍物碰撞时，游戏结束。
4. 测试和调试完成代码编写后，我们对游戏进行了测试和调试。
通过不断地运行和调试代码，我们发现了一些问题并进行了修复。
这个过程不仅帮助我们找出错误，还加深了对Lingo语言的理解和掌握。
五、实验结果经过一段时间的努力，我们最终成功地完成了这个互动式游戏。
游戏中的角色可以通过鼠标控制移动，并且当角色与障碍物碰撞时，游戏会结束并显示得分。
运筹学lingo实验报告(一)
运筹学lingo实验报告(一)运筹学lingo实验报告介绍•运筹学是一门研究在给定资源约束下优化决策的学科，广泛应用于管理、工程、金融等领域。
•LINGO是一种常用的运筹学建模和求解软件，具有丰富的功能和高效的求解算法。
实验目的•了解运筹学的基本原理和应用。
•掌握LINGO软件的使用方法。
•运用LINGO进行优化建模和求解实际问题。
实验内容1.使用LINGO进行线性规划的建模和求解。
2.使用LINGO进行整数规划的建模和求解。
3.使用LINGO进行非线性规划的建模和求解。
4.使用LINGO进行多目标规划的建模和求解。
实验步骤1. 线性规划•确定决策变量、目标函数和约束条件。
•使用LINGO进行建模，设定目标函数和约束条件。
•运行LINGO求解线性规划问题。
2. 整数规划•在线性规划的基础上，将决策变量的取值限制为整数。
•使用LINGO进行整数规划的建模和求解。
3. 非线性规划•确定决策变量、目标函数和约束条件。
•使用LINGO进行非线性规划的建模和求解。
4. 多目标规划•确定多个目标函数和相应的权重。
•使用LINGO进行多目标规划的建模和求解。
实验结果•列举各个实验的结果，包括最优解、最优目标函数值等。
结论•运筹学lingo实验是一种有效的学习运筹学和应用LINGO的方法。
•通过本实验能够提高对运筹学概念和方法的理解，并掌握运用LINGO进行优化建模和求解的技能。
讨论与建议•实验过程中是否遇到困难或问题，可以进行讨论和解决。
•提出对于实验内容或方法的建议和改进方案。
参考资料•提供参考书目、文献、教材、网站等资料，以便学生深入学习和研究。
致谢•对与实验指导、帮助或支持的人员表示感谢，如老师、助教或同学等。
以上为运筹学lingo实验报告的基本框架，根据实际情况进行适当调整和补充。
实验报告应简洁明了，清晰表达实验目的、内容、步骤、结果和结论，同时可以加入必要的讨论和建议，以及参考资料和致谢等信息。
目标规划实验报告lingo
目标规划实验报告lingo实验目的本次实验运用目标规划（Goal Programming）方法解决一个复杂的决策问题。
通过实践应用目标规划模型，可以深入了解该方法的原理和应用场景，并掌握运用LINGO软件求解目标规划模型的技巧。
实验背景目标规划是一种多目标优化方法，通过为每个目标设置上下界限来考虑多个目标之间的权衡和优先级。
该方法在实际决策问题中被广泛应用，如生产调度、资源分配等。
在本次实验中，我们将尝试运用目标规划方法解决一个供应链优化问题。
实验步骤1. 定义决策变量与目标函数首先，我们定义了一组决策变量，包括供应商的订单量、转运中心的运输量以及销售网点的销售量。
然后，我们针对不同的供应链环节和目标，建立了几个目标函数，如最小化总成本、最大化客户满意度等。
2. 设置目标上下界限根据供应链管理的实际情况，我们为每个目标函数设置了上下界限。
例如，总成本的上界可以是一个预算限制，客户满意度的下界可以是一个最低满意度指标。
3. 构建目标规划模型根据定义的决策变量和目标函数，我们构建了一个目标规划模型。
该模型包括了决策变量的约束条件、目标函数的上下界限制等。
4. 利用LINGO软件求解模型使用LINGO软件，我们输入了目标规划模型，并设置了初始数值。
然后运行LINGO软件，对目标规划模型进行求解。
5. 分析与调整模型根据LINGO软件的求解结果，我们对模型的结果进行了分析。
如果目标无法完全实现或者有其他问题，我们需要调整模型的上下界限、决策变量的限制条件等。
6. 进行灵敏度分析为了进一步了解目标规划模型的稳定性和可靠性，我们进行了灵敏度分析。
通过逐步调整目标函数的上下界限，我们观察模型结果的变化，并判断模型的鲁棒性和可操作性。
实验结果与讨论通过LINGO软件的求解，我们得到了供应链优化问题的最优解。
根据模型的目标函数和约束条件，我们可以评估供应链在不同目标下的表现，从而为决策者提供多个可选方案。
在实验的过程中，我们发现目标规划方法对于多目标问题的处理非常有效。
lingo编程实验报告
lingo编程实验报告标题：lingo编程实验报告摘要：本实验报告旨在介绍lingo编程语言的基本特性和应用，通过实际编程案例展示lingo语言的使用方法和技巧，以及对lingo编程的优缺点进行分析和总结。
引言lingo是一种面向对象的编程语言，广泛应用于多媒体和游戏开发领域。
它具有简洁的语法和丰富的功能，能够实现复杂的交互逻辑和动画效果。
本实验报告将通过实际编程案例，探讨lingo编程的特点和应用。
实验目的1. 了解lingo编程语言的基本语法和特性2. 掌握lingo编程的基本技巧和方法3. 分析lingo编程在多媒体和游戏开发中的优缺点实验内容1. lingo编程语言的基本特性lingo语言采用面向对象的编程范式，具有类、对象、继承等特性，能够实现复杂的交互逻辑和动画效果。
它还支持事件驱动的编程模型，能够实现用户交互和多媒体播放等功能。
2. lingo编程的应用案例通过实际编程案例，展示lingo编程在多媒体和游戏开发中的应用。
例如，通过lingo语言实现一个简单的动画效果，或者实现一个交互式的游戏场景等。
3. lingo编程的优缺点分析分析lingo编程在实际应用中的优缺点，包括开发效率、性能表现、跨平台兼容性等方面的比较。
实验结果与分析通过实际编程案例的展示，我们了解到lingo编程语言具有简洁的语法和丰富的功能，能够实现复杂的交互逻辑和动画效果。
然而，它在跨平台兼容性和性能表现方面存在一定的局限性。
因此，在选择lingo编程语言时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。
结论本实验报告通过实际编程案例，介绍了lingo编程语言的基本特性和应用，以及对lingo编程的优缺点进行了分析和总结。
希望本报告能够对lingo编程的学习和应用提供一定的参考和帮助。
lingo实验总结
lingo实验总结Lingo实验总结Lingo是一种基于Adobe Director的脚本语言，用于创建交互式多媒体应用程序。
在本次实验中，我们学习了Lingo的基本语法和使用方法，并通过实践掌握了如何使用Lingo创建交互式多媒体应用程序。
在实验中，我们首先学习了Lingo的基本语法，包括变量、条件语句、循环语句、函数等。
通过这些基本语法，我们可以实现程序的基本逻辑和功能。
接着，我们学习了Lingo的事件处理机制。
在Lingo中，事件是指用户与程序交互时发生的动作，如鼠标点击、键盘输入等。
通过事件处理机制，我们可以在用户发生事件时执行相应的操作，从而实现程序的交互性。
在实验中，我们还学习了Lingo的多媒体处理功能。
Lingo可以处理各种类型的多媒体文件，如图片、音频、视频等。
通过Lingo的多媒体处理功能，我们可以实现多媒体应用程序的各种效果，如图片轮播、音频播放、视频播放等。
我们通过实践创建了一个简单的交互式多媒体应用程序。
该程序包括一个主界面和若干个子界面，用户可以通过点击按钮在主界面和子界面之间切换。
在子界面中，用户可以观看视频、听音乐、浏览图片等。
通过本次实验，我深刻认识到了Lingo的强大功能和广泛应用。
Lingo不仅可以用于创建交互式多媒体应用程序，还可以用于游戏开发、教育培训、广告宣传等领域。
掌握Lingo的基本语法和使用方法，对于提高自己的多媒体开发能力和创新能力具有重要意义。
本次实验让我对Lingo有了更深入的了解和认识，也让我更加热爱多媒体开发这个领域。
我相信，在今后的学习和工作中，我会继续深入学习和应用Lingo，为多媒体应用程序的开发和创新做出自己的贡献。
关于LINDO&lingo学习心得
网上关于LINDO/LINGO的学习心得材料1、LINDO这个就是一开始的那个软件，主要求解线性规划、整数规划、二次规划问题。
现在版本好像是6.1。
2、GINO一开始的时候这也是一个求非线性规划的工具，甚至她还用来求解一些非线性的方程根。
它的特点是：包含了丰富的数学函数，尤其是概率函数！但是随着像Mathematica/Matlab的迅速发展，他逐渐的消亡，并演化为现在的函数引擎LINDO API，呵呵，现在版本2.0。
3、LINGO/LINGO NL大家现在看到的LINGO8.0在一开始也是两部分：LINGO and LINGO NL，他们分别用于求解线性、整数规划以及非线性、线性、整数规划问题。
可见这很混乱，所以现在就统一成为了LINGO，它与LINDO的主要主要区别在于：她内建了建模语言，可以简约的得描述大规模的优化问题。
现在版本是8.0。
4、What's the best这是一个组件，主要处理由Excell/Access生成数据文件的规划问题，安装之后会在你的Office中添加一个名为What's the best的宏，启用后会在Excell中生成一个工具条，就像Adobe的pdf插件一样。
现在版本是7.0。
注解：上面这些旨在说明这些软件名字是有各自的含义的，首先要明确他们各自的长处是什么，才能有的放矢！至于学习方法，很简单，阅读、运行程序自带实例。
呵呵，打算每天一个例子吧:)一些他们的区别在具体例子中会比较说明！说一下这里的lindo和lingo程序结构的差异：1、基本程序架构(1)lindo是这样的：MAX 目标函数表达ST变量约束1变量约束2变量约束3END(2)lingo是这样的：MAX=目标函数表达;变量约束1;变量约束2;变量约束3;注意：可见它们的基本frame不同，在lingo80中每个语句后面必须以分号结束，包括以开头的注释语句。
2、简单的示例假设现在一个计算机厂商要生产两种型号的PC：标准型(standard)和增强型(turbo)，由于生产线和劳动力工作时间的约束，使得标准型PC最多生产100台。
lingo学习心得-网上下载
Lingo需要注意的几点（Lingo初学教程，个人使用心得）（待续）【转自百度空间占有不等于拥(2013-05-16 09:57:28)Lingo 需要注意的几点（Lingo初学教程，个人使用心得）（待续）1. Lingo中不能省略乘号*以及结束符分号;等1.1 在Lindo中目标函数可以写成 max 2x+3y但是在Lingo这样写是会报错的，应该写成 max=2*x+3*y;1.2 Lingo中所用的符号均必须是英文状态下的，使用中文状态下的这些符号，运行会报错的。
2. Lingo默认变量非负。
2.1 即有约束条件X≥0,Yij≥0之类的，在Lingo中都可以省略不写。
2.2 有需要变量取负值的话，可以用@free();函数，令变量取全体实数。
3. Lingo中没有π这个常数。
3.1 在要求不是那么精确的话可以用 PI=3.1415926（取几位小数自行估计）。
3.2 通过三角函数来得到精确的π值，如PI=@acos(-1);（1.不过Lingo运算精度有限，所以效果估计跟3.1差不多吧；2.反三角函数在Lingo11.0以上版本才支持的）等。
4.Lingo中没有严格大或严格小的概念（除集下标约束或条件判断中的#gt#,#lt#）。
4.1 即在Lingo中使用>(<)号跟使用>=(<=)的效果是相同的，都是表示“大于等于”（小于等于）。
4.2 用逻辑运算符来表示，例如x>5,用x#gt#5=1; 表示，x<2,用x#lt#2=1; 表示.4.3 在合理的情况下，可以考虑附加一个极小值来达到严格小的目的，例如X＞5，在Lingo 中可以写成X>=5+0.000001; 。
5. 变量与下标或集名重名。
5.1 在Lingo中变量和下标或集名重名运行时是会报错的。
5.2 lingo中不区分大小写的，所以别想用大小写来定义两个不同的变量和集名等。
6. 在Lingo中@if函数是必须给出正反两种情况的值的，但是有时候我们只知道其中一个该怎么办呢？（描述的可能不清楚，看下面实例）6.1 如果x1>5，则x2=6;否则x2=3;在Lingo中可以表示为: x2=@if(x1#gt#5,6,3);6.2 如果条件只有x1>5时，x2=6，那么在Lingo中要怎么表示呢？x2=@if(x1#gt#5,6); ? (这种写法是错误的，求解时会报错)我们可以这样写x2=@if(x1#gt#5,6,x2); 这样既不会报错，又能达到约束要求。
lingo实验心得体会[工作范文]
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lingo实验心得体会[工作范文]lingo实验心得体会篇一：LINGO软件学习入门实验报告LINGO实验报告一.实验目的1、熟悉LINGO软件的使用方法、功能；2、学会用LINGO软件求解一般的线性规划问题。
二.实验内容1、求解线性规划：max z?x1?2x22x1?5x2?12 ??x1?2x2?8x,x?0?122、求解线性规划：min z?20x1?10x25x1?4x2?24 ??2x1?5x2?5x,x?0?123、假设现在一个计算机厂商要生产两种型号的PC：标准型和增强型，由于生产线和劳动力工作时间的约束，使得标准型PC最多生产100台。
增强型PC最多生产120台；一共耗时劳动力时间不能超过160小时。
已知每台标准型PC 可获利润$100，耗掉1小时劳动力工作时间；每台增强型PC 可获利润$150，耗掉2小时劳动力工作时间。
请问：该如何规划这两种计算机的生产量才能够使得最后获利最大？三. 模型建立1、求解线性规划：max z?x1?2x22x1?5x2?12x1?2x2?8x1,x2?02、求解线性规划：min z?20x1?10x25x1?4x2?242x1?5x2?5x1,x2?03、设生产标准型为x1台；生产增强型x2台，则可建立线性规划问题数学模型为max z?100x1?150x2x1?100x?1202x1?2x2?160x1,x2?0四. 模型求解（含经调试后正确的源程序）1、求解线性规划：model:max=x1+2*x2;2*x1+5*x2>12;x1+2*x25;End结果显示：3、求解线性规划：model:mAX=100*x1+150*x2;x1+2*x2篇二：lingo上机实验报告重庆交通大学学生实验报告实验课程名称专业综合实验Ⅰ开课实验室交通运输工程实验教学中心学院交通运输年级二年级专业班交通运输1班学生姓名学号631205020开课时间20XX 至 20XX 学年第2学期篇三：运筹学上机实践报告Southwestuniversityofscienceandtechnology实验报告LINGO软件在线性规划中的运用学院名称专业名称学生姓名学号环境与资源学院采矿工程指导教师陈星明教授二〇一五年十一月实验 LINGO软件在线性规划中的运用实验目的掌握LINGO软件求解线性规划问题的基本步骤，了解LINGO软件解决线性规划问题的基本原理，熟悉常用的线性规划计算代码，理解线性规划问题的迭代关系。
Lingo灵敏度分析实验报告
信息技术学院
运筹学课程实验报告
姓名
专业
班级
学号
实验题目
在LINGO中求解LP问题
实验环境
LINGO软件
实验目的
（1）使学生了解Lingo软件特点及其使用方法
（2）使学生掌握Lingo软件求解线性规划模型的编程与结果分析
实验原理和方案：
实验原理：
利Байду номын сангаасLingo软件求解线性规划模型以及相应的灵敏度分析问题
分析与体会：
认真的好好听课，不玩手机，细心的做老师布置的作业。积极向上的学习，乐观向上的生活。
实验日期：指导老师：成绩：
实验方案：
通过分析线性规划对应的数学模型，利用Lingo软件进行求解
实验内容与过程：
1、 用公式编辑器打印相应的数学模型
2、打开Lingo软件，在模型窗口输入程序
3、运行程序，结果如下
4、结果分析
该线性规划问题的最优解为：x1=2;x2=3;最优值maxS=13
5、实验总结
通过本次试验，我掌握线性规划的灵敏度分析。
lingo实验报告心得体会
lingo实验报告心得体会《lingo 实验报告心得体会》在接触 lingo 实验之前，我对它的了解几乎为零。
只知道这是一个需要我去探索和攻克的新领域，心里既有着好奇，也夹杂着一丝担忧。
当我真正开始着手进行 lingo 实验时，才发现这就像是走进了一个充满谜题的神秘花园。
每一个步骤，每一个参数的设置，都像是花园中的小径，稍有偏差，就可能迷失方向。
我记得第一次打开 lingo 软件的时候，面对着那简洁却又陌生的界面，心里直发怵。
“这都是啥呀？”我小声嘟囔着。
但没办法，硬着头皮也得上啊。
我开始按照实验指导书，一步一步地输入数据和命令。
可这过程中，总是出错。
不是这里少了个逗号，就是那里多了个括号，搞得我焦头烂额。
有一次，我花了整整一个下午的时间，就为了搞定一个看似简单的优化问题。
我反复检查自己输入的模型，眼睛都快看花了，可就是找不出问题所在。
当时真想把电脑砸了，“这破玩意，怎么就这么难搞！”我气得直跺脚。
就在我几乎要放弃的时候，我突然发现，原来是一个变量的范围设置错了。
就这么一个小小的错误，让我之前的努力都白费了。
那一刻，我真是又气又无奈，但同时也有了一丝成就感，毕竟我找到了问题所在。
随着实验的不断深入，我逐渐掌握了一些窍门。
比如说，在建立模型之前，一定要先把问题的逻辑想清楚，把各种条件和约束都梳理好。
还有，要养成随时保存的好习惯，不然万一电脑出个故障，那可就欲哭无泪了。
在进行lingo 实验的过程中，我也遇到了一些有趣的事情。
有一次，我和同组的小伙伴一起讨论一个问题，我们俩各执一词，争得面红耳赤。
他说应该这样做，我说应该那样做，谁也说服不了谁。
最后，我们决定各自按照自己的方法去尝试，结果发现，我俩的方法都能得出正确的结果，只是思路不同而已。
这让我们不禁哈哈大笑，也让我明白了，解决问题的方法往往不止一种，要学会从不同的角度去思考。
还有一次，我为了验证一个结果的准确性，我反复运行同一个模型，结果每次得出的结果都略有不同。
LINGO学习心得[1]
![LINGO学习心得[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/a74920c9760bf78a6529647d27284b73f24236ce.png)
LINGO学习心得[1]首先，认真学习理解LINGO的基本语法十分重要。
LINGO的语法比较简单，但语言本身较为复杂，如果对基本语法掌握不够扎实，直接进入模型运行阶段则可能会浪费大量的时间。
此外，在正式运行模型之前，还需要进行一些必要的语法检查，避免因代码错误导致后续无法顺利进行。
平时可以透过LINGO编写代码，提高自己代码编写和理解能力，同时为开发其他编程技能打下基础。
其次，灵活运用LINGO的可视化功能，以支持快速决策。
LINGO提供了直观的图表支持，常用的有线性图表、条形图表、饼图表等，通过这些功能可以将模型中的复杂运算结果可视化，增强模型的可读性和可行性。
在理论研究和实际应用过程中，对模型结果进行视觉化处理，在一定程度上能够支持直观的快速决策。
此外，LINGO拥有强大的求解器以及算法支持。
LINGO自带的求解器有BBMC、BBMC（核心）、CONOPT和AMPL。
BBMC以其求值效率高和鲁棒性好而受到广泛应用，而CONOPT则是优化问题领域的行家里手，其稳定性和速度也优于BBMC。
在实际使用LINGO时，可以通过对模型进行灵活地求解器调整，实现最优的结果，提高模型的精准度和效率。
最后，LINGO学习要注意做好知识储备，以便更好地应用与实践。
LINGO作为线性规划等优化问题领域的经典工具，其涉及的领域非常广泛，包括数学、计算机、运筹学等多个方面。
学习前，可事先建立起相应的学科知识体系，了解LINGO的各种应用场景和特点，以便更好地支持实际运用。
总之，LINGO的应用十分广泛，特别是在优化问题领域中，它在实现求解过程中追求创新和尽力使解决方案尽量精准的优秀目标。
学习LINGO可以提高效率，优化解决方案，而对于未来从事相关领域工作的学生来说，学习LINGO的能力也将成为一项非常优秀的职业技能。
lingo灵敏度分析实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除lingo灵敏度分析实验报告篇一：lingo灵敏度分析实例一个实例理解Lingo的灵敏性分析线性规划问题的三个重要概念：最优解就是反应取得最优值的决策变量所对应的向量。
最优基就是最优单纯形表的基本变量所对应的系数矩阵如果其行列式是非奇异的，则该系数矩阵为最优基。
最优值就是最优的目标函数值。
Lingo的灵敏性分析是研究当目标函数的系数和约束右端项在什么范围（此时假定其它系数不变）时，最优基保持不变。
灵敏性分析给出的只是最优基保持不变的充分条件，而不一定是必要条件。
下面是一道典型的例题。
一奶制品加工厂用牛奶生产A1,A2两种奶制品，1桶牛奶可以在甲车间用12小时加工成3公斤A1，或者在乙车间用8小时加工成4公斤A2。
根据市场需求，生产的A1,A2全部能售出，且每公斤A1获利24元，每公斤A2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A1，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？2）若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元？3）由于市场需求变化，每公斤A1的获利增加到30元，应否改变生产计划？模型代码：max=72*x1+64*x2;x1+x2 12*x1+8*x2 3*x1 运行求解结果：objectivevalue:3360.000VariableValueReducedcostx120.000000.000000x230.000000.000000RowslackorsurplusDualprice13360.0001.00000020.00000048.0000030.0000002.000000440.000000.000000这个线性规划的最优解为x1=20，x2=30，最优值为z=3360，即用20桶牛奶生产A1,30桶牛奶生产A2，可获最大利润3360元。
lingo实验报告心得体会
lingo实验报告心得体会《lingo 实验报告心得体会》在学习和运用 lingo 软件的过程中，我经历了许多挑战，也收获了不少宝贵的经验和感悟。
lingo 作为一款强大的数学规划求解工具，在处理线性规划、非线性规划等问题上展现出了极高的效率和准确性。
刚开始接触它时，我被其复杂的语法和众多的函数弄得有些不知所措。
但随着不断地学习和实践，我逐渐理解了它的基本原理和操作方法。
在进行实验的过程中，我深刻体会到了清晰的问题定义和准确的数学模型构建的重要性。
如果在这两个环节出现偏差，那么后续的求解过程将会变得困难重重，甚至得出错误的结果。
比如，在一次求解线性规划问题时，由于我对约束条件的理解不够准确，导致建立的模型存在漏洞，最终得到的结果与实际情况相差甚远。
经过反复检查和修改模型，我才找到了问题所在，并成功得到了合理的解决方案。
这让我明白了在处理问题时，必须要保持严谨的态度，对每一个细节都要进行仔细的思考和分析。
同时，数据的准确性和完整性也是影响实验结果的关键因素。
哪怕是一个小小的数据错误，都可能导致整个模型的求解失败或者结果的偏差。
因此，在输入数据之前，我都会进行多次的核对，确保数据的准确性。
在面对复杂的优化问题时，lingo 提供的多种求解算法为我们提供了很大的便利。
然而，不同的算法在不同的问题上可能会表现出不同的性能。
这就需要我们根据问题的特点，选择合适的算法。
例如，对于大规模的线性规划问题，单纯形法可能会比较有效；而对于非线性规划问题，内点法或者序列二次规划法可能更为适用。
通过不断尝试不同的算法，我逐渐掌握了如何根据问题的特性来选择最优的求解策略，从而提高求解效率和准确性。
另外，lingo 软件的输出结果解读也是一门学问。
它给出的结果不仅仅是一个数值，还包含了很多关于模型的信息，如灵敏度分析等。
通过对这些结果的深入分析，我们可以了解到各个变量的变化对目标函数的影响程度，从而为决策提供更加有力的支持。
lingo课程设计心得
lingo课程设计心得一、教学目标本课程的教学目标分为三个维度：知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
1.知识目标：学生需要掌握本章节的核心概念、原理和方法，包括（具体列举5-8个知识点）。
2.技能目标：学生需要能够运用所学知识解决实际问题，培养（具体列举5-8个技能）。
3.情感态度价值观目标：通过本课程的学习，学生能够培养对（学科/课程）的兴趣和热情，增强自主学习的能力，形成积极的情感态度和价值观。
在制定教学目标时，要充分考虑课程性质、学生特点和教学要求，确保目标的具体性、可衡量性，以便学生和教师清晰了解课程的预期成果。
同时，要将目标分解为具体的学习成果，为后续的教学设计和评估提供依据。
二、教学内容根据课程目标，本章节的教学内容主要包括（具体列举5-8个部分）。
1.教材章节：本章节内容涉及教材的（具体章节）。
2.内容安排：按照教材的章节顺序，合理安排每个部分的教学内容，确保内容的科学性和系统性。
3.教学进度：本章节的教学进度安排为（具体时间），以便学生有足够的时间消化和理解所学内容。
在选择和教学内容时，要确保内容与课本有关联性，符合教学实际，不添加无关内容。
同时，要注重教学内容的安排和进度，以便为后续的教学环节奠定基础。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，学生能够系统地掌握知识点和原理。
2.讨论法：通过小组讨论，学生能够深入理解问题，培养思考和沟通能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，学生能够将理论知识运用到实践中。
4.实验法：通过实验操作，学生能够直观地了解原理，提高动手能力。
教学方法应多样化，以激发学生的学习兴趣和主动性。
在实际教学过程中，教师要根据学生的特点和教学内容灵活运用各种方法，确保教学目标的实现。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，本课程将采用以下教学资源：1.教材：选用（教材名称），作为课程学习的主要资源。
LINGO学习心得[1]
![LINGO学习心得[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/1d3bd7db43323968001c92b2.png)
朱旭生LINGO学习心得LINGO的主要特点:一是数学化的语言,用的是数学模型比较直观;二是数据段与程序语句段分开,甚至可以利用不在lingo文件中的外界数据文件来给变量赋值.1.可以利用EXCEL与LINGO之间直接传递数据;从EXCEL到LINGO的语句为“变量=@OLE(‘EXCEL文件的详细名称(包括路径)’)”;从LINGO到EXCEL的语句为“@OLE(‘EXCEL文件的详细名称(包括路径)’)=变量”.放在LINGO数据区注意:这里的电子表格EXCEL的数据段应该取名,方法是用鼠标左键锁定数据区后从菜单“插入”中选“名称”,再选“定义”,在弹出的表格中输入该数据段的名称(英文，本来在excel 中是可以定义中文名称的，但是作为lingo变量则不能)。
输出的EXCEL表格也是如此定义数据区。
输出的表格可以与输入的表格不在同一个文件里，在lingo程序运行前定义出输出区域的名称。
注意在用cut，paste功能时很容易多出一些标点符号，使得语句不符合语法规则！2。
在解大型问题时，可能会出现计算时LINGO内存不够，这时应该修改LINGO选择项“Option”中的相关选项。
3。
象本例中，我们对EXCEL的表格中的数据进行处理（关于11或10补）时，也可以利用LINGO来完成。
4。
条件语句：@IF( logical_condition, true_result, false_result)，如下面程序：MIN = COST;COST = XCOST + YCOST;XCOST = @IF( X #GT# 0, 100, 0) + 2 * X;YCOST = @IF( Y #GT# 0, 60, 0) + 3 * Y;X + Y >= 30;其中生产产品X的成本为分段函数：x＝0时，成本为0；x>0时,成本为100+2x,即生产准备费为100.5.变量取名规则:以英文字母打头,后面可以跟英文字母,数字0-9,以及下划线_.变量中的字母大小写不区别,如:XAB与Xab,xab等价.6. SETS段: 定义一个同样属性的集合,如同学们,老师们,宿舍群等等,他们在建模过程中往往表示为同学1,同学2,……，同学n,以下方式等价:同学们/同学1,同学2,同学3,同学4,同学5,同学6,同学7,同学8,同学9,同学10/:分数;同学们/同学1..同学10/：分数；同学们/1..10/:分数;注:最后一种表示方式必须是从数字1开始标,但是中间那个可以是/同学3..同学10/7。
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lingo实验心得体会
篇一：LINGO软件学习入门实验报告
LINGO实验报告
一.实验目的
1、熟悉LINGO软件的使用方法、功能；
2、学会用LINGO软件求解一般的线性规划问题。
二.实验内容
1、求解线性规划：
max z?x1?2x2
?2x1?5x2?12 ??x1?2x2?8
?x,x?0?12
2、求解线性规划：
min z?20x1?10x2
?5x1?4x2?24 ??2x1?5x2?5
?x,x?0?12
3、假设现在一个计算机厂商要生产两种型号的PC：标准型和增强型，由于生产线和劳动力工作时间的约束，使得标准型PC最多生产100台。
增强型PC最多生产120台；一共耗时劳动力时间不能超过160小时。
已知每台标准型PC 可获利润$100，耗掉1小时劳动力工作时间；每台增强型PC 可获利润$150，耗掉2小时劳动力工作时间。
请问：该如何
规划这两种计算机的生产量才能够使得最后获利最大？
三. 模型建立
1、求解线性规划：
max z?x1?2x2
?2x1?5x2?12
??x
1?2x2?8
??x1,x2?0
2、求解线性规划：
min z?20x1?10x2
?5x1?4x2?24
?2x
?1?5x2?5
?x1,x2?0
3、设生产标准型为x1台；生产增强型x2台，则可建立线性规划问题
数学模型为
max z?100x1?150x2
??x1?100
?x?120
?2
?x1?2x2?160
??x1,x2?0
四. 模型求解（含经调试后正确的源程序）
1、求解线性规划：
model:
max=x1+2*x2;
2*x1+5*x2>12;
x1+2*x25;
End
结果显示：
3、求解线性规划：
model:
mAX=100*x1+150*x2;
x1+2*x2篇二：lingo上机实验报告
重庆交通大学
学生实验报告
实验课程名称专业综合实验Ⅰ
开课实验室交通运输工程实验教学中心
学院交通运输年级二年级专业班交通运输1班学生姓名学号631205020
开课时间20XX 至 20XX 学年第2学期
篇三：运筹学上机实践报告Southwestuniversityofscienceandtechnology
实验报告
LINGO软件在线性规划中的运用
学院名称专业名称学生姓名学
号
环境与资源学院
采矿工程
指导教师
陈星明教授
二〇一五年十一月
实验 LINGO软件在线性规划中的运用
实验目的
掌握LINGO软件求解线性规划问题的基本步骤，了解LINGO软件解决线性规划问题的基本原理，熟悉常用的线性规划计算代码，理解线性规划问题的迭代关系。
实验仪器、设备或软件
电脑，LINGO软件
实验内容
1．LINGO软件求解线性规划问题的基本原理；
2．编写并调试LINGO软件求解线性规划问题的计算代码；
实验步骤
1．使用LINGO计算并求解线性规划问题；
2．写出实验报告，并浅谈学习心得体会。
实验过程
有一艘货轮，分为前、中、后三个舱位，它们的容积与允许载重量如下表所示。
现有三种商品待运，已知有关数据列于下表中。
又为了航运安全，要求前、中、后舱在实际载重量上大体保持各舱最大允许载重量的比例关系。
具体要求前、后舱分别与中舱之间的载重量比例偏差不超过15%，前、后舱之间不超过10%。
问货轮应装载A、B、C各多少件，运费收入为最大？试建立这个问题的线性规
首先分析问题，建立数学模型：
确定决策变量
假设i=1,2,3分别代表商品A、B、C，8用j=1,2,3分别代表前、中、后舱，设决策变量xij为装于j舱位的第i 种商品的数量（件）。
确定目标函数
商品A的件数为：x11?x12?x13 商品B的件数为：x21?x22?x23 商品A的件数为：x31?x32?x33 为使运费最高，目标函数为：
Max Z ?1000?x11?x12?x13??700?x21?x22?x23??600?x31?x32?x 33确定约束条件
前、中、后舱位载重限制为：
8x11?6x21?5x31?20XX8x12?6x22?5x32?3000 8x13?6x23?5x33?1500
前、中、后舱位体积限制为：
10x11?5x21?7x31?400010x12?5x22?7x32?5400 10x13?5x23?7x33?1500
A、B、C三种商品数量的限制条件：
x11?x12?x13?600x21?x22?x23?1000 x31?x32?x33?800 各舱最大允许载重量的比例关系构成的约束条件：
8x?6x21?5x3122
?11?38x12?6x22?5x323
1?8x13?6x23?5x33?1 28x12?6x22?5x322
8x?6x21?5x3144
?11?38x13?6x23?5x333且决策变量要求非负，即xij≥0,i=1,2,3；j=1,2,3。
综上所述，此问题的线性规划数学模型为：
Max Z ?1000?x11?x12?x13??700?x21?x22?x23??600?x31?x32?x 33
8x11?6x21?5x31?20XX8x12?6x22?5x32?30008x13?6x23?5x3 3?150010x11?5x21?7x31?400010x12?5x22?7x32?540010x13 5x237x331500
x11?x12?x13?600x21?x22?x23?1000 x31?x32?x33?800
8x?6x21?5x3122
?11?38x12?6x22?5x3238x?6x23?5x3311
?1328x12?6x22?5x3228x?6x21?5x3144
?11?38x13?6x23?5x333
xij≥0,i=1,2,3；j=1,2,3。
把数学模型编写成代码写入LINGO程序
编入如下代码：
!设前舱运A为x11，运B：x12,运C：x13; !设中舱运A为x21，运B：x22,运C：x23;
!设后舱运A为x31，运B：x32,运C：x33;!单位：件; !目标函数;
max=1000*+700*+600*; !数量约束;
x11+x12+x13<=600; x21+x22+x23<=1000; x31+x32+x33<=800; !容量约束;
x11*10+x21*5+x31*7<=4000; x12*10+x22*5+x32*7<=5400; x13*10+x23*5+x33*7<=1500; !重量约束;
x11*8+x21*6+x31*5<=2000; x12*8+x22*6+x32*5<=3000; x13*8+x23*6+x33*5<=1500; !平衡约束;
* <=/; *<=/; *<=/; /<=*; /<=*; /<=*; !整数约束;
@gin;@gin;@gin; @gin;@gin;@gin; @gin;@gin;@gin;
如下图所示：
然后运行得出结果：
Local optimal solution found.
Objective value: solver steps: 0Total solver iterations: 4
Variable Value Reduced Cost X11 - X12 - X13 - X21 - X22 - X23 - X31 -
X32 - X33 -
Row Slack or SurplusDual Price 1 2 3 4 5 6 7 8 9。