lingo实验报告 学习lingo心得
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
![[数学软件及应用(Lingo)实验报告范文]lingo实验报告范文心得](https://img.taocdn.com/s3/m/b2e98c482f3f5727a5e9856a561252d380eb20b2.png)
[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。
用lingo求对偶问题的心得
用lingo求对偶问题的心得
使用 LINGO 求解对偶问题有一些心得可以分享:
1. 对偶问题通常是由原问题转化而来的，因此需要先理解原问题，然后理解其对偶问题的形式。
2. 对偶问题的解并不一定是原问题的解，但是对偶问题的解可以提供原问题的解的一些信息，例如对偶问题中的参数可以帮助求解原问题的参数。
3. LINGO 提供了一些专门用于求解对偶问题的工具，例如 Dual objective function 和 Complementary slackness。
使用这些工具可以更好地理解对偶问题的解。
4. 求解对偶问题的方法有很多种，例如分支定界法、贪心算法、启发式算法等。
在选择算法时，需要考虑对偶问题的规模和复杂度。
5. 在使用 LINGO 求解对偶问题时，可以使用 LINGO 自带的插件，例如 Dual Objective Function 插件和 Complementary Slackness 插件。
这些插件可以大大提高求解对偶问题的效率。
6. LINGO 提供了一些参数可以用于优化对偶问题的解，例如
search_param 和 dual_param。
这些参数需要根据实际情况进行设置。
7. 求解对偶问题的过程中，需要不断地进行实验和尝试，例如
尝试不同的算法、不同的参数等。
通过实验和尝试，可以更好地理解对偶问题的解，并且得到更好的解决方案。
求解对偶问题需要理解对偶问题的形式，并且熟练掌握各种求解对偶问题的方法和工具。
同时，需要进行实验和尝试，不断地优化求解过程，得到更好的解决方案。
运筹学lingo实验报告
运筹学lingo实验报告
运筹学lingo实验报告
一、引言
实验目的
本次实验旨在探索运筹学lingo在解决实际问题中的应用，了解lingo的基本使用方法和解题思路。
实验背景
运筹学是一门研究决策和规划的学科，其能够帮助我们优化资源分配、解决最优化问题等。
lingo是一种常用的运筹学工具，具有强大的求解能力和用户友好的界面，被广泛应用于各个领域。
二、实验步骤
准备工作
•安装lingo软件并激活
•熟悉lingo界面和基本功能
确定问题
•选择一个运筹学问题作为实验对象，例如线性规划、整数规划、网络流等问题
•根据实际问题，使用lingo的建模语言描述问题，并设置变量、约束条件和目标函数
运行模型
•利用lingo的求解器，运行模型得到结果
结果分析
•分析模型求解结果的合理性和优劣，对于不符合要求的结果进行调整和优化
结论
•根据实验结果，总结lingo在解决该问题中的应用效果和局限性，对于其他类似问题的解决提出建议和改进方案
三、实验总结
实验收获
•通过本次实验，我熟悉了lingo软件的基本使用方法和建模语言，增加了运筹学领域的知识和实践经验。
实验不足
•由于时间和条件的限制，本次实验仅涉及了基本的lingo应用，对于一些复杂问题的解决还需要进一步学习和实践。
•在以后的学习中，我将继续深入研究lingo的高级功能和应用场景，以提升运筹学问题的求解能力。
以上就是本次实验的相关报告内容，通过实验的实践和总结，我对lingo在运筹学中的应用有了更深入的理解，为今后的学习和研究奠定了基础。
lingo实验报告
lingo实验报告Lingo实验报告引言：在当今全球化的时代，语言的学习和掌握对于个人和社会的发展起着至关重要的作用。
为了更好地理解和应用语言，人们不断探索和研究各种学习方法和工具。
本实验报告将介绍一种被广泛使用的语言学习应用程序——Lingo，并通过实验结果分析其效果和优势。
一、Lingo的背景和特点Lingo是一款基于智能手机的语言学习应用程序，它提供了多种语言学习功能和资源，旨在帮助用户提高语言能力。
与传统的语言学习方法相比，Lingo具有以下几个突出特点：1. 多样化的学习资源：Lingo提供了丰富的学习资源，包括词汇、语法、听力、口语和阅读等方面的练习材料。
用户可以根据自己的需求和兴趣选择不同的学习内容，以提高自己的语言技能。
2. 个性化学习计划：Lingo根据用户的语言水平和学习目标，为每个用户制定个性化的学习计划。
通过分析用户的学习进度和反馈，Lingo能够自动调整学习内容和难度，使学习过程更加高效和有针对性。
3. 互动学习体验：Lingo提供了各种互动学习方式，如语音识别和对话模拟等。
用户可以通过与应用程序进行对话和互动，提高自己的口语表达能力和听力理解能力。
二、实验设计和方法为了评估Lingo的效果和优势，我们进行了一项实验。
实验对象为一群初学者级别的英语学习者，他们被随机分为两组，一组使用Lingo进行语言学习，另一组使用传统的教材和课堂学习。
在实验期间，我们对两组学习者进行了多次测试，包括词汇测试、语法测试和听力测试等。
同时，我们还收集了学习者的学习反馈和满意度调查数据，以了解他们对Lingo的使用体验和效果评价。
三、实验结果分析通过对实验数据的分析，我们得出以下结论：1. 学习成绩提升：与传统学习方法相比，使用Lingo进行语言学习的学习者在词汇、语法和听力等方面的成绩有明显提升。
这表明Lingo在帮助学习者提高语言能力方面具有一定的优势。
2. 学习动力增强：使用Lingo的学习者普遍表现出更高的学习动力和积极性。
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。
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。
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。
k4a[高等教育]lingo实验报告学习lingo心得
![k4a[高等教育]lingo实验报告学习lingo心得](https://img.taocdn.com/s3/m/2e9d8f6fd0d233d4b14e69f5.png)
k4a[高等教育]lingo实验报告学习lingo心得隆展实业发展有限公司产品生产计划的优化研究问题分析题目要求在不追加产值的情况下实现产值最大化，所以采用线性规划模型。
求解思路首先指出本例中的一个错误:最后一张表——原材料的成本中对AZ-1的成本计算有误，根据前几张表，AZ-1的成本应为96.0625 1、首先计算出每种产品的利润=出售价格-成本例生产一件AZ-1的利润为350-96.0625=253.9375 经计算得下表产品利润单位:元AZ-1 BZ-1 LZ-7 RZ-7 LR-8 RZ-8 253.9375 229.5 292.5625 306.5 503.2125 538.5 2、由题得，公司目前所能提供的最大流动资金为36万元，且不准备追加投入，所以要求在调整后生产结构中，总的成本不得超过36万元。
3、考虑工人的工时问题一条装配线可以装配多中零件，但每个零件要求工人的工时不同，总需求时间不得超过工人的每月的总工时。
例如，在组装这项工作中，8个工人每月的总工时为2496小时，而组装各个产品的需求时间分别为0.6，0.67,0.56,0.56,0.58,0.58。
若另X1代表AZ-1的产量;X2代表BZ-1的产量;X3代表LZ-7的产量;X4代表RZ-7的产量;X5代表LR-8的产量;X6代表RZ-8的产量，则可列出不等式:0.60*X1+0.67*X2+0.56*X3+0.56*X4+0.58*X5+0.58*X6<=2496同理可得关于拉直及切断、剪板及折弯、焊接网胚及附件和焊接底盘工作所需工时的不等式 4、题目中有提到在产品的销售方面LZ/RZ-8以其大载重量，结实坚固深得顾客的青睐，并希望能增加产量。
所以解决方案中，希望RZ-8比原先的产量要多，相对的，其他产品的产量就要减少。
Lingo 程序MAX=253.9375*X1+229.5*X2+292.5625*X3+306.5*X4+503.2125*X5+538.5*X6;96.0625*X1+90.5000*X2+167.4375*X3+213.5000*X4+216.7875*X5+276.5000*X6<=3 60000;0.60*X1+0.67*X2+0.56*X3+0.56*X4+0.58*X5+0.58*X6<=2496;0.30*X1+0.31*X2+0.325*X3+0.34*X4+0.33*X5+0.35*X6<=624;0.90*X1+0.90*X2+0.95*X3+1.00*X4+1.01*X5+1.05*X6<=1872;1.30*X1+1.00*X2+1.25*X3+1.25*X4+1.35*X5+1.35*X6<=2496;0.76*X1+0.76*X2+0.80*X3+0.82*X4+0.82*X5+0.85*X6<=1560; X6>=240;X5<=320;X4<=480;X3<=560;X2<=80;X1<=160;结果分析Global optimal solution found at iteration: 6Objective value: 741998.8Variable Value Reduced CostX1 160.0000 0.000000X2 80.00000 0.000000X3 0.000000 33.53187X4 0.000000 109.3038X5 320.0000 0.000000X6 969.3237 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 741998.8 1.0000002 0.000000 1.9475593 1598.592 0.0000004 106.3367 0.0000005 315.0101 0.0000006 467.4130 0.0000007 291.2749 0.0000008 729.3237 0.0000009 0.000000 81.0061010 480.0000 0.00000011 560.0000 0.00000012 0.000000 53.2459313 0.000000 66.85014分析:1) 在程序迭代6次之后得出:这个线性规划的最优解为x1=160，x2=80，x5=320,x6=969.3237，最优值z=741998.8。
lingo实验心得体会[工作范文]
![lingo实验心得体会[工作范文]](https://img.taocdn.com/s3/m/479d8e5100f69e3143323968011ca300a6c3f6ea.png)
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。
用lingo求对偶问题的心得
用lingo求对偶问题的心得
在计算机科学中，求对偶问题是一个经常出现的任务，特别是在图形学和优化问题中。
在这篇文章中，我们将介绍使用lingo求对偶问题的心得。
首先，什么是对偶问题？对于一个标准形式的线性规划问题，对偶问题是一个相关的线性规划问题，其中原问题的限制条件变为对偶问题的变量，对偶问题的目标函数是原问题的变量。
对偶问题有时比原问题更容易解决，或者可以提供原问题解决的有用信息。
Lingo是一种用于线性规划的商业软件。
它提供了一些工具来求解对偶问题。
下面是使用Lingo求解对偶问题的步骤：
步骤1：将标准形式的线性规划问题转化为矩阵形式。
步骤2：在Lingo中定义矩阵和约束条件。
对于对偶问题，我们需要定义原问题的变量作为对偶问题的约束条件，定义原问题的约束条件作为对偶问题的变量。
步骤3：定义对偶问题的目标函数。
对于对偶问题，目标函数应该与原问题的变量相关，而不是约束条件。
步骤4：运行Lingo求解对偶问题。
步骤5：解释对偶问题的结果。
对偶问题的解可以提供原问题的有用信息，如原问题的最优解、限制条件的灵敏度等。
在使用Lingo求解对偶问题时，有一些需要注意的事项。
首先，对于某些问题，对偶问题可能没有解。
其次，对偶问题的解可能与原问题的解不完全相同，但它们都提供了有用的信息。
最后，对偶问题需要正确地定义约束条件和目标函数，才能获得正确的结果。
总的来说，使用Lingo求解对偶问题是一个强大的工具，可以帮助解决许多复杂的优化问题。
需要注意的是，对偶问题需要正确地定义，并且需要理解对偶问题的解所提供的信息。
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实验报告
LINGO实验报告第一章 LINGO概述LINGO软件是一个利用线性和非线性最优化方法将复杂的大型规划问题转化为简明公式的工具，它可以建立，求解最优化模型并分析所得结果。
一般说来，一个最优化模型由三个部分构成：目标函数、变量和约束条件。
在建立目标函数并把它转化为lingo语言时需要注意：lingo模型中的每一行必须以分号结束，否则，模型将无法求解；注释部分以感叹号开始，以分号结束，其可以占用多行，也可以插入到其他的lingo表达式中；lingo并不区分变量中字母大小写，但是最好从头至尾使用一种字体。
Lingo最强大的功能之一就是它的数学模型语言，lingo模型语言与标准的数学符号十分相似，用它描述问题特别自然。
Lingo模型语言的另一个便捷功能是数据功能。
数据功能使模型的数据和相应的表达式分离，Lingo可以从电子表格、数据库和文本文件中导入数据。
此外，Lingo允许在模型中对约束条件进行命名，这样使得报告便于阅读，还有lingo 的很多错误信息都通过名字指向约束。
如果不对约束命名，要找出产生错误的源头将很困难。
命名约束条件十分简单，只要在一个约束开始处插入一个用方括号括起来的名字即可。
如命名模型的目标为OBJECTIVE：[OBJECTIVE]min=x.下面以一个简单的例子说明lingo模型的应用。
假设Compuquick公司生产Standard和Turbo两种类型的电脑，并且每出售一台Standard 电脑能够获利100美元，而出售一台Turbo电脑获利150美元。
Standard和Turbo电脑生产线的生产能力分别为100台/天和120台/天。
Compuquick公司所有工人每天所能提供的劳动时间是160小时。
每生产一台Standard电脑需要一个工时，而每生产一台Turbo电脑需要两个工时。
在不超过生产能力和劳动力限制的条件下，如何安排Standard和Turbo两种电脑的生产使得公司利润最大。
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。
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隆展实业发展有限公司产品生产计划的优化研究
问题分析
题目要求在不追加产值的情况下实现产值最大化，所以采用线性规划模型。
求解思路
首先指出本例中的一个错误：最后一张表——原材料的成本中
对AZ-1的成本计算有误，根据前几张表，AZ-1的成本应为96.0625
1、首先计算出每种产品的利润=出售价格-成本
例生产一件AZ-1的利润为350-96.0625=253.9375
经计算得下表
产品利润单位：元
2、由题得，公司目前所能提供的最大流动资金为36万元，且不准备追加投入，所以要求在调整后生产结构中，总的成本不得超过36万元。
3、考虑工人的工时问题
一条装配线可以装配多中零件，但每个零件要求工人的工时不同，总需求时间不得超过工人的每月的总工时。
例如，在组装这项工作中，8个工人每月的总工时为2496小时，
而组装各个产品的需求时间分别为0.6，0.67,0.56,0.56,0.58,0.58。
若另X1代表AZ-1的产量；X2代表BZ-1的产量；X3代表LZ-7的产量；X4代表RZ-7的产量；X5代表LR-8的产量；X6代表RZ-8的产量，则可列出不等式：
0.60*X1+0.67*X2+0.56*X3+0.56*X4+0.58*X5+0.58*X6<=2496
同理可得关于拉直及切断、剪板及折弯、焊接网胚及附件和焊接底盘工作所需工时的不等式4、题目中有提到在产品的销售方面LZ/RZ-8以其大载重量，结实坚固深得顾客的青睐，并希望能增加产量。
所以解决方案中，希望RZ-8比原先的产量要多，相对的，其他产品的产量就要减少。
Lingo 程序
MAX=253.9375*X1+229.5*X2+292.5625*X3+306.5*X4+503.2125*X5+538.5*X6;
96.0625*X1+90.5000*X2+167.4375*X3+213.5000*X4+216.7875*X5+276.5000*X6<=360000;
0.60*X1+0.67*X2+0.56*X3+0.56*X4+0.58*X5+0.58*X6<=2496;
0.30*X1+0.31*X2+0.325*X3+0.34*X4+0.33*X5+0.35*X6<=624;
0.90*X1+0.90*X2+0.95*X3+1.00*X4+1.01*X5+1.05*X6<=1872;
1.30*X1+1.00*X2+1.25*X3+1.25*X4+1.35*X5+1.35*X6<=2496;
0.76*X1+0.76*X2+0.80*X3+0.82*X4+0.82*X5+0.85*X6<=1560;
X6>=240;
X5<=320;
X4<=480;
X3<=560;
X2<=80;
X1<=160;
结果分析
Global optimal solution found at iteration: 6
Objective value: 741998.8
Variable Value Reduced Cost
X1 160.0000 0.000000
X2 80.00000 0.000000
X3 0.000000 33.53187
X4 0.000000 109.3038
X5 320.0000 0.000000
X6 969.3237 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price
1 741998.8 1.000000
2 0.000000 1.947559
3 1598.592 0.000000
4 106.3367 0.000000
5 315.0101 0.000000
6 467.4130 0.000000
7 291.2749 0.000000
8 729.3237 0.000000
9 0.000000 81.00610
10 480.0000 0.000000
11 560.0000 0.000000
12 0.000000 53.24593
13 0.000000 66.85014
分析：
1）在程序迭代6次之后得出：这个线性规划的最优解为x1=160，x2=80，
x5=320,x6=969.3237，最优值z=741998.8。
即AZ-1生产160个，BZ-1生产80个，LR-8生产320个，RZ-8因为结果要取整所以生产969个，则实际的最大收益是741824.5元。
2）当非基变量x3每增长一个单位，即多生产一件LZ-7，收益将会减少33.53187元。
同样的，多生产一件RZ-7，收益将会减少109.3038元
3）由结果的第二部分可以得出：当公司流动资金每增加一元是，带来的收益是1.947559元。
灵敏度分析
Ranges in which the basis is unchanged:
Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable
Variable Coefficient Increase Decrease X1 253.9375 INFINITY 66.85014
X2 229.5000 INFINITY 53.24593
X3 292.5625 33.53187 INFINITY
X4 306.5000 109.3038 INFINITY
X5 503.2125 INFINITY 81.00610
X6 538.5000 103.3186 55.37327
Righthand Side Ranges
Row Current Allowable Allowable
RHS Increase Decrease
2 360000.0 82952.67 201658.0
3 2496.000 INFINITY 1598.592
4 624.0000 INFINITY 106.3367
5 1872.000 INFINITY 315.0101
6 2496.000 INFINITY 467.4130
7 1560.000 INFINITY 291.2749
8 240.0000 729.3237 INFINITY
9 320.0000 930.2105 320.0000
10 480.0000 INFINITY 480.0000
11 560.0000 INFINITY 560.0000
12 80.00000 544.0803 80.00000
13 160.0000 562.4849 160.0000
分析：
1、目标函数中X1变量原来的系数为253.9375，允许增加（Allowable Increase）
为无穷大、允许减少（Allowable Decrease）=66.8501，说明当AZ-1这个产
品的生产成本在[253.9375-66.8501，60+∞] = [187.0874，∞]范围变化时，最优基保持不变。
同理可得X2在[176.254，+∞]；X3在[-∞，316.0944]；X4在
[-∞，415.8038]；X5在[422.2064，+∞]；X6在[593.8733，641.8168] 范围变化时，最优基保持不变。
2、第2行约束中右端项原来为36000，当它在[360000+82952.67，
360000-201658]，即流动资金在[368295.67，158315]范围变化时，最优基保持不变。
同理可分析其他几行。
不过由于此时约束发生变化，最优基即使不变，最
优解、最优值也会发生变化。
不过由于此时约束发生变化，最优基即使不变，最优
解、最优值也会发生变化。
心得体会
通过这次试验，了解到了Lingo在企业生产和决策中发挥的重要作用。
这次试验的主要目的是通过科学的方法，在有限的资源和人力的情况下对企业的生产结构进行调整，满足广大客户的要求，同时为企业争取最大的利益。
在我看来，求解这类问题的最重要的是先看整体，抓住问题的核心所在，确定大方向。
这道题的核心目的就是是企业的利润最大化。
有了这个方向，就可以继续考虑其他有关的约束条件。
在题目的解读中，我一度走入误区，认为要在完成原先所有订单的前提下进行生产优化，致使我思路阻塞。
在与其他同学讨论了以后，才茅塞顿开，要彻底打破原先的生产规则和原有的订单，从新安排生产。
我发现这个公司如果要实现产值最大化，就必须要放弃一些产品的生产，比如LZ-7和，尤其是RZ-7，其影子价格为109.3038元，相当于多生产一件RZ-7，收益将会减少109元，大大降低了最大收益。
但是我做的毕竟是理想化模型，公司是否要是彻底放弃这两种产品的生产，还是需要经过深思熟虑的。
因为不生产这两种产品的话就会有客户的流失，而不排除这些流失的客户在将来会有其他的订单，所以长远来看，不生产这两种产品的话还是不明智的。
在做完这格试验后，我对企业的生产结构调整有了新的认识。
我们可以借助lingo软件将一些生产问题进行合理的数学建模并得出理论上的最优解。
但同时要求我们考虑到建模范围内的方方面面，一旦没有考虑到一个约束条件的话，得出的结论会大相径庭。
实际问题总是千变万化的，合理的运用计算机软件，加上联系实际的分析就能很好的解决生产系统中的各项问题。