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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。