LINGO使用教程

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LINGO使用说明比较简单

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第九步,分析和优化结果。

优化模型求解完成后,你可以通过结果显
示区中的结果表格和图表来分析和优化结果。

LINGO还提供了一些分析工具,如灵敏度分析和场景分析,帮助你深入理解模型的行为和性能。

第十步,保存和导出结果。

在 LINGO 中,你可以保存整个优化模型
及其求解结果,以供将来使用。

通过点击菜单栏中的“文件”选项,选择“保存”或“导出”,就可以将模型和结果保存为不同的文件格式,如LINGO模型文件(.lng)、Excel 文件(.xls)或文本文件(.txt)。

通过上述十个步骤,你可以使用LINGO软件完成一个优化模型的建立、求解和分析。

当然,LINGO还具备其他高级功能和应用,如混合整数规划、随机规划和非线性规划等,可以根据你的具体需求进行进一步学习和应用。

LINGO使用手册和官方网站上有更多详细的说明和案例,可以帮助你更好
地使用和理解LINGO软件。

第三章LINGO软件的使用

第三章LINGO软件的使用

第三章 LINGO软件使用入门LINGO是美国LINDO系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件.它为求解最优化问题提供了一个平台,主要用于求解线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划、线性及非线性方程组等问题.它是最优化问题的一种建模语言,包含有许多常用的函数供使用者编写程序时调用,并提供了与其他数据文件的接口,易于方便地输入,求解和分析大规模最优化问题,且执行速度快.由于它的功能较强,所以在教学、科研、工业、商业、服务等许多领域得到了广泛的应用.§3.1 LINGO操作界面简介在Windows操作系统下启动LINGO软件,屏幕上首先显示如图1.1所示的窗口.图1.1图1.1中最外层的窗口是LINGO软件的主窗口(LINGO软件的用户界面),所有其他窗口都在这个窗口之内.主窗口有:标题栏、菜单栏、工具栏和状态栏.目前,状态栏最左边显示的是“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“Ln 1,Col 1”(即1行1列).将来用户可以用选项命令(LINGO|Options|Interface菜单命令)决定是否需要显示工具栏和状态栏.LINGO有5个主菜单:●File(文件)●Edit(编辑)●LINGO(LINGO系统)●Windows(窗口)●Help(帮助)这些菜单的用法与Windows下其他应用程序的标准用法类似,下面只对主菜单中LINGO系统的主要命令进行简要介绍.LINGO系统(LINGO)的主菜单●LINGO|Solve(Ctrl-S)LINGO|Solve(Ctrl-S)(求解)命令对当前模型进行编译并求解.如果当前模型输入有错误,编译时将报告错误.求解时会显示一个求解器运行状态窗口.●LINGO|Solution(Ctrl-O)LINGO|Solution(Ctrl-O)(解答)命令显示当前解.●LINGO|Range(Ctrl-R)LINGO|Range(Ctrl-R)(灵敏度分析)命令显示当前解的灵敏度分析结果.(你必须在此之前求解过当前模型)●LINGO|Options(Ctrl-I)LINGO|Options(Ctrl-I)(选项)命令将打开一个含有7个选项卡的对话框窗口,你可以通过它修改LINGO系统的各种控制参数和选项.修改完以后,你如果单击“应用”按钮,则新的设置马上生效;如果单击“OK”按钮,则新的设置马上生效,并且同时关闭该窗口;如果单击“Save”按钮,则将当前设置变为默认设置,下次启动LINGO时这些设置仍然有效;如果单击“Default”按钮,则恢复LINGO系统定义的原始默认设置;如果单击“Cancel”按钮将废弃本次操作,退出对话框;单击“Help”按钮将显示本对话框的帮助信息.●LINGO|Generate和LINGO|PictureLINGO|Generate和LINGO|Picture命令都是在模型窗口下才能使用,他们的功能是按照LINGO模型的完整形式分别以代数表达式形式和矩阵图形形式显示目标函数和约束.●LINGO|Debug(Ctrl+D)LINGO|Debug(Ctrl+D)命令分析线性规划无解或无界的原因,建议如何修改●LINGO|Model Statistics(Ctrl+E)LINGO|Model Statistics(Ctrl+E)命令显示当前模型的统计信息.●LINGO|Look(Ctrl+L)LINGO|Look(Ctrl+L)命令显示当前模型的文本形式,显示时对所有行按顺序编号.图1.2给出了工具栏的简要功能说明.图1.2当前光标所在的窗口(窗口标题栏上标有“LINGO Model-LINGO1”),就是模型窗口(model windows),也就是用于输入LINGO优化模型(即LINGO程序)的窗口.§3.2 LINGO模型的基本特征LINGO模型(程序)从LINGO模型窗口输入,它以语句“MODEL:”开始,以语句“END”结束.它是由一系列语句组成,每个语句都是以分号“;”结束,语句是组成LINGO模型的基本单位.每行可以写多个语句,为了保持模型的可读性,最好一行只写一个语句,并且按照语句之间的嵌套关系对语句安排适当的缩进,增强层次感.以感叹号“!”开始的语句是注释语句(注释语句也需要以分号“;”结束).LINGO模型(程序)一般由5个部分(或称5段)组成:(1)集合段(SETS):这部分要以“SETS:”开始,以“ENDSETS”结束,作用在于定义必要的集合变量(SET)及其元素(member,含义类似于数组的下标)和属性(attribute,含义类似于数组).格式有基本集和派生集两种.基本集:Setname(集合变量名)[/member_list(元素列表)/][:attribute_list(属性列表)];元素列表可以全部一一列出,也可以用格式“/元素1..元素N/”列出,例如SETS:STUDENTS/1,2,3,4,5/:NAME,AGE;ENDSETSSETS:STUDENTS/1..5/:NAME,AGE;ENDSETS派生集:Setname(parent_set_list(源集列表))[/member_list/][:attribute_list];例如SETS:PRODUCT/A B/;MACHINE/M N/;WEEK/1..2/;ALLOWED( PRODUCT,MACHINE,WEEK);ENDSETS列表可以用逗号“,”分开,也可以用空格分开.(2)数据段(DATA):这部分要以“DATA:”开始,以“ENDDATA”结束,作用在于对集合的属性(数组)输入必要的常数数据.格式为:attribute_list(属性列表)=value_list(常数列表);例如SETS:SET1 /A, B, C/: X, Y;ENDSETSDATA:X = 1 2 3;Y = 4 5 6;ENDDATA(3)初始化段(INIT):这部分要以“INIT:”开始,以“ENDINIT”结束,作用在于对集合的属性(数组)给出初值.格式为:attribute_list(属性列表)=value_list(常数列表);与数据段的用法类似.(4)计算段(CALC):这部分要以“CALC:”开始,以“ENDCALC”结束,作用在于对一些原始数据进行计算处理.因为在实际问题中,输入的数据往往是原始数据,不一定能在模型中直接使用,可以在这个段对这些原始数据进行一定的“预处理”,得到模型中真正需要的数据.在计算段中语句是顺序执行的.(5)目标与约束段:这部分没有段的开始和结束标记,作用在于给定目标函数与约束条件.可见除这一段外,其他4个段都有明确的段标记.这一段是模型的主要部分,其他段是为这一段服务的.其他四段可以没有,这一段必须要有.否则不称其为模型.这一段一般要用到LINGO的运算符和各种函数.§3.3 LINGO的运算符和函数LINGO包含有大量的运算符和函数,供程序(建立优化模型)调用,其功能很强.充分利用这些函数,对解决问题将是非常方便的.下面给出部分函数及简要功能介绍,全部函数及详细功能说明可进一步参考LINGO的使用手册.一、运算符及其优先级LINGO的运算符有三类:算数运算符、逻辑运算符和关系运算符.1.算术运算符:LINGO中的算术运算符有以下5种:+(加法),-(减法或负号),*(乘法),/(除法),∧(求幂).算术运算是数与数之间的运算,运算结果仍是数.2.逻辑运算符:LINGO中的逻辑运算符有以下9种,可以分成两类:(1)#AND#(与),#OR#(或),#NOT#(非):这三个运算是逻辑值之间的运算,也就是它们操作的对象本身必须已经是逻辑值或逻辑表达式,计算结果也是逻辑值.(2)#EQ#(等于),#NE#(不等于),#GT#(大于),#GE#(大于等于),#LT#(小于),#LE#(小于等于):这6个操作实际上是“数与数之间”的比较,也就是它们操作的对象本身必须是两个数,而逻辑表达式计算的结果是逻辑值.3.关系运算符:LINGO中的关系运算符有以下3种:<(即<=,小于等于),=(等于),>(即>=,大于等于)这三个运算符虽然也是“数与数之间”的比较,但在LINGO中只用来表示优化模型的约束条件,所以不是真正意义上的运算.这些运算符的优先级如表3.1所示(同一优先级按左到右的顺序执行;如果有括号“()”,则括号内的表达式优先进行计算)表3.1二、基本的数学函数在LINGO中写程序时可以调用大量的内部函数,这些函数以“@”符号打头(类似调用命令).LINGO中数学函数的用法与其它语言中的数学函数的用法类似,主要有以下函数:@ABS(X):绝对值函数,返回X的绝对值.@COS(X):余弦函数,返回X的余弦值(X的单位是弧度).@EXP(X):指数函数,返回e x的值.@FLOOR(X):取整函数,返回X的整数部分(向最靠近0的方向取整).@LGM(X):返回X的伽马(Gamma)函数的自然对数值.@LOG(X):自然对数函数,返回X的自然对数值.@MOD(X,Y):模函数,返回X对Y取模的结果.@POW(X,Y):指数函数,返回X Y的值.@SIGN(X):符号函数,返回X的符号值(X<0时返回-1,X>=0返回1).@SIN(X):正弦函数,返回X的正弦值.@SMAX(list):最大值函数,返回列表(list)中的最大值.@SMIN(list):最小值函数,返回列表(list)中的最小值.@SQR(X):平方函数,返回X的平方值.@SQRT(X):平方根函数,返回X的正的平方根的值.@TAN(X):正切函数,返回X的正切值.三、集合循环函数集合循环函数是指对集合上的元素(下标)进行循环操作的函数,主要有@FOR,@MAX,@MIN,@SUM,@PROD五种,其用法如下:@function(setname[(set_index_list)[|conditional_qualifier]]:expression_list);其中:Function是集合函数名;Setname是集合名;set_index_list是集合索引列表(不需要使用索引时可以省略);|conditional_qualifier是用逻辑表达式给出的过滤条件(无条件时可以省略);:expression_list是一个表达式(对@FOR函数,可以是一组表达式).下面简要介绍其作用.@FOR(setname[(set_index_list)[|cond_qualifier]]:exp_list):对集合setname中的每个元素独立地生成由exp_list描述的表达式(通常是优化问题的约束).@MAX(setname[(set_index_list)[|cond_qualifier]]:exp):返回集合setname上的表达式exp的最大值.@MIN(setname[(set_index_list)[|cond_qualifier]]:exp):返回集合setname上的表达式exp的最小值.@SUM(setname[(set_index_list)[|cond_qualifier]]:exp):返回集合setname上的表达式exp的和.@PROD(setname[(set_index_list)[|cond_qualifier]]:exp):返回集合setname上的表达式exp的积.四、集合操作函数集合操作函数是指对集合进行操作的函数,主要有@INDEX,@IN,@WRAP,@SIZE四种,下面简要介绍其作用.@INDEX([set_name,]primitive_set_element):返回元素primitive_set_element在集合set_name中的索引值(即按定义集合时元素出现顺序的位置编号).如果省略集合名set_name,LINGO按程序定义的集合顺序找到第一个含有元素primitive_set_element的集合,并返回索引值.如果在所有集合中均没有找到该元素,会给出出错信息.@IN(set_name,primitive_index_1[,primitive_index_2 ...]):判断一个集合中是否含有索引值.集合set_name 中包含由索引primitive_index_1[,primitive_index_2...]所表示的对应元素,则返回1(逻辑值“真”),否则返回0(逻辑值“假”).@WRAP(INDEX,LIMIT):返回J=INDEX-K*LIMIT,其中J 位于区间[1,LIMIT],K 为整数.当INDEX 位于区间[1,LIMIT]内时直接返回INDEX .相当于数学上用INDEX 对LIMIT 取模函数的值+1,即@WRAP(INDEX,LIMIT)=@MOD(INDEX,LIMIT)+1.此函数对LIMIT <1无定义.可以想到,此函数的目得之一是防止集合的索引值越界.@SIZE(set_name):返回集合set_name 的模,即元素的个数.五、变量定界函数变量定界函数是对变量的取值范围加以限制的函数.主要有@BIN, @BND, @FREE, @GIN 四种,下面简要介绍其作用.@BIN(variable):限制变量variable 为0或1.@BND(lower_bound, variable, upper_bound):限制lower_bound <=variable <=upper_bound@FREE(variable):取消对变量variable 的符号限制(即可取负数、0或正数). @GIN(variable):限制变量variable 为整数.六、财务会计函数财务会计函数是用于计算净现值的函数.主要有@FPA, @FPL 两种,下面简要介绍其作用. @FPA(I,N):返回若干时段单位等额回收净现值.其中单位时段利率为I,时段N 个,即∑=+=Nn n I N I FPA 1)1(1),(@ @FPL(I,N):返回一个时段单位回收净现值.其中单位时段利率为I,时段N ,即N I N I FPL )1(1),(@+=七、概率中的相关函数概率中的相关函数是涉及到概率论和随机过程中的一些函数.主要有以下函数: @PSN(X):返回标准正态分布的分布函数在X 点的取值.@PSL(X):标准正态的线性损失函数,即返回MAX(0,Z-X)的期望值,其中Z 为均值为A的Poisson随机变量.@PPS(A,X):返回均值为A的Poisson分布的分布函数在X点的取值.@PPL(A,X):Poisson分布的线性损失函数,即返回MAX(0,Z-X)的期望值,其中Z为标准正态随机变量.@PBN(P,N,X):返回参数为(N,P)的二项分布的分布函数在X点的取值.@PHG(POP,G,N,X):返回总共有POP个球,其中G个是白球,随机地从中取出N个球,白球不超过X的概率.@PFD(N,D,X):返回自由度为N和D的F分布的分布函数在X点的取值.分布的分布函数在X点的取值.@PCX(N,X):返回自由度为N的2@PTD(N,X):返回自由度为N的t分布的分布函数在X点的取值.@PEB(A,X):返回当到达负荷(强度)为A,服务系统有X个服务器且允许无穷排队时的Erlang繁忙概率.@PEL(A,X):返回当到达负荷(强度)为A,服务系统有X个服务器且不允许排队时的Erlang繁忙概率.@PFS(A,X,C):返回当负荷上限为A,顾客数为C,并行服务器数量为X时,有限源的Poisson服务系统得等待顾客数的期望值.@QRAND(SEED):返回0与1之间的多个拟均匀随机数,其中SEED为种子,默认时取当前计算机时间为种子.该函数只能用在数据段(DATA-ENDDATA).@RAND(SEED):返回0与1之间的一个伪均匀随机数,其中SEED为种子.八、文件输入输出函数文件输入输出函数是指通过文件输入数据和输出结果的函数.主要有以下函数:@FILE('filename'):这个函数提供LINGO与文本文件的接口,用于引用其它ASCII码或文本文件中的数据,其中filename为存放数据的文件名(包括路径,没有指定路径时表示当前目录),该文件中记录之间必须用符号“~”分开.主要用在集合段和数据段,通过文本文件输入数据.@TEXT(['filename']):用于数据段中将解答结果送到文本文件filename中.@ODBC(['data_source'[,'table_name'[,'col_1'[, 'col_2'...]]]]):这个函数提供LINGO与ODBC(open data base connection,开放式数据库连接)的接口,用于集合段和数据段中引用其它数据库数据或将解答结果送到数据库中.其中data_source是数据库名,table_name是数据表名,col_i是数据列名(数据域名).@OLE('spreadsheet_file'[,range_name_list]):这个函数提供LINGO与OLE(object linking and embedding,对象链接与嵌入)的借口,用于集合段、数据段和初始段中输入和输出数据库.其中spreadsheet_file是文件名,range_name_list是文件中包含数据的单元范围.@POINTER(N):在Windows下使用LINGO的动态链接库(dynamic link library ,DLL),直接从共享的内存中传送数据.§3.4 LINGO软件求解案例一、生产管理问题1.问题实例某厂有5种设备A1,A2,…,A5,用来加工7种零部件B1,B2,…,B7,每种设备的数量、每种零部件的单位成本及所需各设备的加工工时(以小时计)见表1表1在其后的半年中,工厂有设备检修计划(停工检修时间一个月)见表2表2工厂在半年中有订单(必须按时交货)见表3表3每种零部件库存最多可到100件,现每种零部件有库存80件,库存费用每件每月为0.5元,,要求到六月底每种零部件有存货50件,每种零部件生产至少50件.工厂每周工作5天,每天2班,每班8小时.试回答如下问题:(1) 工厂如何安排各月份各种零部件的加工数量?(2) 单位成本有10%的变化,对计划有什么影响?(3) 设备各增加1台对计划有什么的影响.2.模型建立设: ij a 为第j 种零部件在第i 种设备上的单位加工工时)7,,2,1,5,,2,1( ==j i ;ik b 为第i 种设备在第k 月的数量)6,,2,1,5,,2,1( ==k i ; kj d 为第k 月第j 种零部件的顶单数量)7,,2,1,6,,2,1( ==j k ; j c 为第j 种零部件的单位收益)7,,2,1( =j ; kj x 为第k 月第j 种零部件的生产数量)7,,2,1,6,,2,1( ==j k ; kj s 为第k 月末第j 种零部件的库存数量)7,,2,1,6,,2,1( ==j k ; 800=j s 为初始库存)7,,2,1( =j假设每月以20天计,有以下模型:⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧==≥≥==≥=≤====-+===≤+-=====∑∑∑∑∑)(7,,2,1,6,,2,1,0,07,,2,1,6,,2,1,50)(7,,2,1,100)(7,,2,1,50)(7,,2,1,6,,2,1,)(6,,2,1,5,,2,13205.0min 6(617161617171非负约束生产要求个月末的库存第种零部件的库存月第第种设备的有效工时月第第费用目标))(,库存约束 j k s x j k x j s j s j k d x s s k i b x a s x c kj kj kj kjjkj kj j k kj ik j kj ij k k j kj j kj j j k i k 3.模型求解利用LINGO 软件计算,输入model:sets:cp/1..7/:c;yf/1..6/:;sb/1..5/:;sl1(yf,cp):x,d,s;sl2(sb,cp):a;sl3(sb,yf):b;endsetsdata:a=0.5 0.7 0.0 0.0 0.3 0.2 0.50.1 0.2 0.0 0.3 0.0 0.6 0.00.2 0.0 0.8 0.0 0.0 0.0 0.60.05 0.03 0 0.07 0.1 0 0.080 0 0.01 0 0.05 0 0.05;b=3 4 4 4 3 42 2 1 1 1 23 1 3 3 3 21 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1;d=250 500 150 150 400 100 100300 250 100 0 200 150 100150 300 0 0 250 200 100100 150 200 250 100 0 1000 100 250 100 500 150 0250 250 100 300 550 250 100;c=100 60 80 40 110 90 30;enddatamin=@sum(sl1(k,j):c(j)*x(k,j)+0.5*s(k,j));@for(yf(k):@for(sb(i):@sum(cp(j):a(i,j)*x(k,j))<=320*b(i,k))); @for(yf(k)|k#gt#1:@for(cp(j):s(k,j)=s(k-1,j)+x(k,j)-d(k,j))); @for(cp(j):s(1,j)=80+x(1,j)-d(1,j));@for(cp(j):s(6,j)=50);@for(sl1(k,j):s(k,j)<=100);@for(sl1(k,j):x(k,j)>=50);end(1)计算结果有:目标函数:590580 z(2)目标的灵敏度分析:Objective Coefficient Ranges(目标系数的灵敏度分析)Current Allowable AllowableVariable Coefficient Increase Decrease变量目前系数允许增加范围允许减少范围X( 1, 1) 100.0000 INFINITY0.5000000X( 1, 2) 60.00000 INFINITY 0.5000000X( 1, 3) 80.00000 INFINITY 0.5000000X( 1, 4) 40.00000 INFINITY 1.500000X( 1, 5) 110.0000 INFINITY 0.5000000X( 1, 6) 90.00000 INFINITY 0.5000000X( 1, 7) 30.00000 INFINITY 0.5000000X( 2, 1) 100.0000 0.5000000 0.5000000X( 2, 2) 60.00000 0.5000000 0.5000000X( 2, 3) 80.00000 0.5000000 1.000000X( 2, 4) 40.00000 INFINITY 1.000000X( 2, 5) 110.0000 0.5000000 0.5000000X( 2, 6) 90.00000 0.5000000 0.5000000X( 2, 7) 30.00000 0.5000000 0.5000000X( 3, 1) 100.0000 0.5000000 0.5000000X( 3, 2) 60.00000 0.5000000 0.5000000X( 3, 3) 80.00000 INFINITY 0.5000000X( 3, 4) 40.00000 INFINITY 0.5000000X( 3, 5) 110.0000 0.5000000 0.5000000X( 3, 6) 90.00000 0.5000000 1.000000X( 3, 7) 30.00000 0.5000000 0.5000000X( 4, 1) 100.0000 0.5000000 1.000000X( 4, 2) 60.00000 0.5000000 0.5000000X( 4, 3) 80.00000 0.50000000.5000000X( 4, 4) 40.00000 0.5000000 0.5000000X( 4, 5) 110.0000 0.5000000 0.5000000X( 4, 6) 90.00000 INFINITY 0.5000000X( 4, 7) 30.00000 0.5000000 1.000000X( 5, 1) 100.0000 INFINITY 0.5000000X( 5, 2) 60.00000 0.5000000 0.5000000X( 5, 3) 80.00000 0.5000000 0.5000000X( 5, 4) 40.00000 0.5000000 0.5000000X( 5, 5) 110.0000 0.5000000 0.5000000X( 5, 6) 90.00000 0.5000000 0.5000000X( 5, 7) 30.00000 INFINITY 0.5000000X( 6, 1) 100.0000 0.5000000 INFINITYX( 6, 2) 60.00000 0.5000000 INFINITYX( 6, 3) 80.00000 0.5000000 INFINITYX( 6, 4) 40.00000 0.5000000 INFINITYX( 6, 5) 110.0000 0.5000000 INFINITYX( 6, 6) 90.00000 0.5000000 INFINITYX( 6, 7) 30.00000 0.5000000 INFINITY其中INFINITY是无穷.从以上灵敏度分析可见,提高10%,有超出允许范围的,所以对计划有影响.(3)约束条件的灵敏度分析:Righthand Side Ranges(右边常数项的灵敏度分析) Row Current Allowable AllowableRHS Increase Decrease行目前常数项允许增加范围允许减少范围2 960.0000 INFINITY450.00003 640.0000 INFINITY488.00004 960.0000 INFINITY840.00005 320.0000 INFINITY258.00006 320.0000 INFINITY300.80007 1280.000 INFINITY836.00008 640.0000 INFINITY473.00009 320.0000 INFINITY138.000010 320.0000 INFINITY268.400011 320.0000 INFINITY305.500012 1280.000 INFINITY830.000013 320.0000 INFINITY110.000014 960.0000 INFINITY 830.000015 320.0000 INFINITY 267.000016 320.0000 INFINITY 302.000017 1280.000 INFINITY 1035.00018 320.0000 INFINITY 205.000019 960.0000 INFINITY 760.000020 320.0000 INFINITY 282.000021 320.0000 INFINITY 308.500022 960.0000 INFINITY 670.000023 640.0000 INFINITY 525.000024 960.0000 INFINITY 720.000025 320.0000 INFINITY 253.500026 320.0000 INFINITY 290.000027 1280.000 INFINITY 655.000028 640.0000 INFINITY 270.000029 640.0000 INFINITY 410.000030 320.0000 INFINITY 206.000031 320.0000 INFINITY 283.5000从以上灵敏度分析可见,提高1台,没有超出允许范围的,所以对计划没有影响.也可以将数据与模型分离,先准备数据文件exam01.ldt:!单耗;0.5 0.7 0.0 0.0 0.3 0.2 0.50.1 0.2 0.0 0.3 0.0 0.6 0.00.2 0.0 0.8 0.0 0.0 0.0 0.60.05 0.03 0 0.07 0.1 0 0.080 0 0.01 0 0.05 0 0.05~!设备数量;3 4 4 4 3 42 2 1 1 1 23 1 3 3 3 21 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1~!需求;250 500 150 150 400 100 100300 250 100 0 200 150 100150 300 0 0 250 200 100100 150 200 250 100 0 1000 100 250 100 500 150 0250 250 100 300 550 250 100~!单位成本;100 60 80 40 110 90 30~再写程序如下:model:sets:cp/1..7/:c;yf/1..6/:;sb/1..5/:;sl1(yf,cp):x,d,s;sl2(sb,cp):a;sl3(sb,yf):b;endsetsdata :a=@file ('exam01.ldt');b=@file ('exam01.ldt');d=@file ('exam01.ldt');c=@file ('exam01.ldt');enddatamin =@sum (sl1(k,j):c(j)*x(k,j)+0.5*s(k,j));@for (yf(k):@for (sb(i):@sum (cp(j):a(i,j)*x(k,j))<=320*b(i,k))); @for (yf(k)|k#gt#1:@for (cp(j):s(k,j)=s(k-1,j)+x(k,j)-d(k,j))); @for (cp(j):s(1,j)=80+x(1,j)-d(1,j));@for (cp(j):s(6,j)=50);@for (sl1(k,j):s(k,j)<=100);@for (sl1(k,j):x(k,j)>=50);end二、下料问题1.问题实例有某种材料一根长19米.现需用其切割4米长毛坯50根、5米长毛坯10根、6米长毛坯20根、8米长毛坯15根.如何切割使其用料最省?要求切割模式不能超过3种.2.模型建立设:4,3,2,1=i 分别表示4米长,5米长,6米长,8米长的毛坯;i a 为第i 种毛坯的长度)4,3,2,1(=i ;i b 为第i 种毛坯的需要量)4,3,2,1(=i ;j x 为第j 种切割模式所用的材料数量)3,2,1(=j ;ij r 为第j 种切割模式切割第i 种毛坯的数量)3,2,1,4,3,2,1(==j i .一种合理的切割模式应满足:其余料长度不应该大于或等于需要切割毛坯的最小长度.于是有模型如下⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧==≥≥=≥=≤=≥=∑∑∑∑====3,2,1,4,3,2,1,0,0(3,2,1,16(3,2,1,19(4,3,2,1,(min 41413131j i r x j r a j r a i b x r x z ij ji ij i i ij i i j j ij j j 且整数合理的下料模式所下毛坯的总长所下毛坯的需要量用料目标))))3.模型求解为了便于运算,我们先来缩小可行域.由于3种切割模式的排列顺序是无关紧要的,所以不妨增加以下约束:321x x x ≥≥又注意到用料的总量有明显的上界和下界.首先,无论如何,用料总量不可能少于2619158206105504=⎥⎥⎤⎢⎢⎡⨯+⨯+⨯+⨯ 其次,考虑一种特殊的下料计划:模式1:切割成4根4米钢管,需13根;模式2:切割成1根5米和2根6米钢管,需10根;模式3:切割成2根8米钢管,需8根.这样需要13+10+8=31于是可得到解的一个上界.所以又可增加约束:3126321≤++≤x x x利用LINGO 软件计算,输入model:sets:needs/1..4/:a,b;cuts/1..3/:x;patterns(needs,cuts):r;endsetsdata:a=4 5 6 8;b=50 10 20 15;enddatamin=@sum(cuts(j):x(j));!用料目标;@for(needs(i):@sum(cuts(j):x(j)*r(i,j))>b(i));!需要量要求;@for(cuts(j):@sum(needs(i):a(i)*r(i,j))<19);!材料总长;@for(cuts(j):@sum(needs(i):a(i)*r(i,j))>16);!合理模式;@sum(cuts(j):x(j))>26;!用料下限;@sum(cuts(j):x(j))<31;!用料上限;@for(cuts(j)|j#lt#@size(cuts):x(j)>x(j+1));!人为约束;@for(cuts(j):@gin(x(j)));!整数约束;@for(patterns(i,j):@gin(r(i,j)));!整数约束;end经过LINGO求解,得到输出如下:Objective value: 28.00000Variable Value Reduced CostX( 1 ) 10.00000 0.000000X( 2 ) 10.00000 2.000000X( 3 ) 8.000000 1.000000R( 1, 1) 3.000000 0.000000R( 1, 2) 2.000000 0.000000R( 1, 3) 0.000000 0.000000R( 2, 1) 0.000000 0.000000R( 2, 2) 1.000000 0.000000R( 2, 3) 0.000000 0.000000R( 3, 1) 1.000000 0.000000R( 3, 2) 1.000000 0.000000R( 3, 3) 0.000000 0.000000R( 4, 1) 0.000000 0.000000R( 4, 2) 0.000000 0.000000R( 4, 3) 2.000000 0.000000即按照模式1、2、3分别切割10、10、8根材料,使用材料总根数为28根.第一种切割模式下1根材料切割3根4米的和1根6米的;第二种切割模式下1根材料切割2根4米的、1根5米的和1根6米的;第三种切割模式下1根材料切割2根8米的.三、投资组合问题1.问题实例有三种股票A,B,C,其前12年的价值每年的增长情况如表所示表中还给出了相应年份的500种股票的价格指数的增长情况.假设目前你有一笔资金准备投资这三种股票,并期望年收益率达到15%,那么你应如何投资? 2.模型建立设:3,2,1=i 分别表示表示A,B,C 三种股票;i R 为第i 种股票的价值)3,2,1(=i ;ij R 为第i 种股票第j 年的价值)12,,2,1,3,2,1( ==j i ;M 为指数;j M 为第j 年的指数)12,,2,1( =j ;i x 为投资第i 种股票比例)3,2,1(=i .股票指数反映的是股票市场的大势信息,对每只股票的涨跌是有影响的.假设每只股票的收益与股票指数成线性关系.即i i i i e M b a R ++=或12,,2,1,3,2,1, ==++=j i e M b a R ij j ij ij ij其中ij ij b a ,是待定系数,ij e 是一个随机误差,其均值为0)(=ij e E ,方差为)(2ij ij e D s =,此外假设随机误差ij e 与其他股票和股票指数都是独立的,所以0)()(==j ij kj ij M e E e e E .先根据所给数据回归计算ij ij b a ,,即使误差的平方和最小:3,2,1,||min12121212=-+=∑∑==i R M b a ej ij j ij ij j ij可用Matlab 软件做该回归计算,也可用LINGO 软件分别来做每只股票的回归计算,输入 model: sets:year/1..12/:M,R,a,b,e; endsets data:R=1.300 1.103 1.216 0.954 0.929 1.056 1.038 1.089 1.090 1.083 1.035 1.176;M=1.258997 1.197526 1.364361 0.919287 1.057080 1.055012 1.187925 1.317130 1.240164 1.183675 0.990108 1.526236; enddata calc:mean0=@sum(year(j):M(j))/@size(year);s20=@sum(year(j):@sqr(M(j)-mean0))/(@size(year)-1); s0=@sqrt(s20); endcalc min=s2;s2=@sum(year(j):@sqr(e(j)))/(@size(year)-2); s=@sqrt(s2);@for(year(j):e(j)=R(j)-a-b*M(j)); @for(year(j):@free(e(j))); @free(a);@free(b);End对上面的程序,注意以下几点: (1)只给了一种股票的价值R ;(2)在CALC 段直接计算了M 的均值mean0和方差s20以及标准差s0(为了使这个估计是无偏估计,分母是11而不是12);(3)程序中用到平方函数@sqr 和平方根函数@sqrt ;(4)除了计算回归系数外,同时估计了回归误差s2和标准差s ,为了使这个估计是无偏估计,分母是10而不是11和12,这是因为此时已经假设保持误差的均值为0,所以自由度又少了一个;(5)@free(a),@free(b),@free(e)三个语句不能少,因为它们不一定是非负的; 运行这个LINGO 模型,结果为:Objective value: 0.5748320E-02Variable Value Reduced CostMEAN0 1.191458 0.000000 S20 0.2873661E-01 0.000000 S0 0.1695188 0.000000 S2 0.5748320E-02 0.000000 S 0.7581767E-01 0.000000 A 0.5639761 0.000000 B 0.4407264 0.000000也就是说:M 的均值191458.10=m ,方差02873661.020=s ,标准差1695188.00=s ,对股票A ,回归系数5639761.01=a ,4407264.01=b ,误差的方差005748320.021=s ,误差的标准差07581767.01=s .同理,可以得到:对股票B ,回归系数239802.1,2635059.022=-=b a ,误差的方差01564263.022=s ,误差的标准差1250705.02=s .对股票C ,回归系数523798.1,5809590.033=-=b a ,误差的方差03025165.023=s ,误差的标准差1739300.03=s .于是,年投资收益为∑∑==++==3131)(i i i i i i i i e M b a x R x R收益的期望为∑∑==+=++=31031)()(i i i i i i i i i m b a x e M b a E x ER收益的方差为∑∑==+=++=3122202312])[()(i i i i i i i i i i s x s b x e M b a D x DR进一步,令∑=ii b x y ,则模型应该为⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≥+==+=∑∑∑∑====015.1)(1 ..)(min 31031313122202ii i i i i ii ii i i i x m b a x x b x y t s s x s y z 3.模型求解利用LINGO 软件计算,输入 model: sets:stocks/1..3/:u,b,s2,x; endsets data:mean0=1.191458; s20=0.02873661;s2=0.005748320,0.01564263,0.03025165; u=0.5639761,-0.2635059,-0.5809590; b=0.4407264,1.239802,1.523798; enddatamin=s20*@sqr(y)+@sum(stocks(i):s2(i)*@sqr(x(i))); @sum(stocks(i):b(i)*x(i))=y; @sum(stocks(i):x(i))=1;@sum(stocks(i):(u(i)+b(i)*mean0)*x(i))>1.15; end运算这个LINGO 模型,输出结果如下Objective value: 0.2465621E-01 Y 0.8453449 0.000000 X( 1) 0.5266052 0.000000 X( 2) 0.3806461 0.000000 X( 3) 0.9274874E-01 0.000000根据运算结果可知:A 大约占初始时刻总资产的53%,B 占38%,C 占9%.四、最小费用最大流问题1.问题实例需要将某地s 的天然气通过管道输送到另一地t ,中间有4个中转站4321,,,v v v v .由于输气管道的长短粗细不一或地质等原因,使得每条管道上的运输量及费用不同.下图给出了这两地与中转站的连接以及管道的容量、费用:图中括号里第一个数字是管道容量,第二个数字是管道单位运费.考虑s 地到t 地如何输送天然气,使得费用最小流量最大. 2.模型建立设:V 为网络顶点集,A 为网络的弧集;ij f 为弧),(j i 上的流量; ij b 为弧),(j i 上的单位运费; ij c 为弧),(j i 上的容量;)(f v 为发点处的净流量.根据最大流的定义,我们有模型如下:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧∈≤≤⎪⎩⎪⎨⎧≠=-==-∑∑∑∈∈∈∈∈Aj i c f t s i ti f v s i f v f f t s f v t s f bij ij A i j V j ji A j i V j ij Aj i ijij),(,0, 0 )( ),(..)(max ..min),(),(),( 3.模型求解先考虑最大流模型,LINGO 软件输入如下 model: sets:nodes/s,1,2,3,4,t/;arcs(nodes,nodes)/s,1 s,2 1,2 1,3 2,4 3,2 3,t 4,3 4,t/:c,f;endsetsdata:c=8 7 5 9 9 2 5 6 10;enddatamax=flow;@for(nodes(i)|i#ne#1 #and# i#ne#@size(nodes):@sum(arcs(i,j):f(i,j))-@sum(arcs(j,i):f(j,i))=0);@sum(arcs(i,j)|i#eq#1:f(i,j))=flow;@for(arcs(i,j):@bnd(0,f(i,j),c(i,j)));end计算结果如下:Objective value: 14.00000Variable Value Reduced Cost FLOW 14.00000 0.000000F( S, 1) 7.000000 0.000000F( S, 2) 7.000000 0.000000 F( 1, 2) 2.000000 0.000000 F( 1, 3) 5.000000 0.000000 F( 2, 4) 9.000000 -1.000000 F( 3, 2) 0.000000 0.000000 F( 3, T) 5.000000 -1.000000 F( 4, 3) 0.000000 1.000000 F( 4, T) 9.000000 0.000000 其次考虑最小费用最大流模型,LINGO软件输入如下model:sets:nodes/s,1,2,3,4,t/;arcs(nodes,nodes)/s,1 s,2 1,2 1,3 2,4 3,2 3,t 4,3 4,t/:b,c,f;endsetsdata:b=2 8 5 2 3 1 6 4 7;c=8 7 5 9 9 2 5 6 10;flow=14;enddatamin=@sum(arcs(i,j):b(i,j)*f(i,j));@for(nodes(i)|i#ne#1 #and# i#ne#@size(nodes):@sum(arcs(i,j):f(i,j))-@sum(arcs(j,i):f(j,i))=0);@sum(arcs(i,j)|i#eq#1:f(i,j))=flow;@for(arcs(i,j):@bnd(0,f(i,j),c(i,j)));end计算结果如下:Objective value: 205.0000Variable Value Reduced CostF( S, 1) 8.000000 -1.000000F( S, 2) 6.000000 0.000000F( 1, 2) 1.000000 0.000000F( 1, 3) 7.000000 0.000000F( 2, 4) 9.000000 0.000000F( 3, 2) 2.000000 -3.000000F( 3, T) 5.000000 -8.000000F( 4, 3) 0.000000 11.00000F( 4, T) 9.000000 0.000000附录 LINGO出错信息在LINGO程序求解时,系统首先会对程序进行编译.系统在编译或执行其他命令时,会因程序中的错误或运行错误,弹出一个出错报告窗口,显示其错误代码,并简要指出错误的原因.这些错误报告信息能够提示用户发现程序中的错误,以便能尽快修改.下面我们给出出错信息的一个简要说明,仅供参考.LINGO错误编号及原因对照表习题1.用LINGO 软件求解线性规划问题并作灵敏度分析(1) ⎪⎩⎪⎨⎧≥≤++≤++-++-=0,,9010412203..1355max 321221321321x x x x x x x x x t s x x x (2) ⎪⎩⎪⎨⎧≥≤≤+--≤+---+-=0,,,1035.0125.009825.0..65.02075.0max 3213432143214321x x x x x x x x x x x x t s x x x x z 2.用LINGO 软件求解0-1规划问题⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≥+-+≥+++-≥+++-+++=10,,,11424204..4352min 43214321432143214321或x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x 3.用LINGO 软件求解整数规划问题⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤≤=+=-+=-+=-++++++=且整数0,,,,,,20,45,40,3025352515..2.02.02.05.54.51.50.5min 3214321432134323212113214321y y y x x x x x x x x y x y y x y y x y x t s y y y x x x x4.用LINGO 软件求解非线性规划问题 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≤≤--=+-+=++-+-+-+-+-=5,4,3,2,1,55222223..)()()()()1(min 4232332215544433322211i x x x x x x x t s x x x x x x x x x z i5.用LINGO 软件求解⎪⎩⎪⎨⎧-∈≤+++≤-≤+≤-+=}1,1{,,,2311..21max 432143214321T T x x x x x x x x x x x x t s z Qx x x c 其中T )2,4,8,6(-=c ,Q 是三对角线矩阵,主对角线上元素全为-1,两条次对角线上元素全为2.。

LINGO应用教程

LINGO应用教程

第十章 LINGOLingo 软件是求解线性规划、非线性规划的数学软件,也可用于一些线性和非线性方程组的求解等。

Lingo 实际上也是最优化问题的一种建模语言,包括许多常用的数学函数供使用者建立优化模型时调用,并可以接受与其他数据文件交换数据。

第一节 LINGO 软件的基本使用方法1.1 LINGO 使用入门在windows 操作系统下启动LINGO 后,将进入LINGO 集成环境,包括主框架窗口和模型窗口两部分。

主框架窗口集成了菜单和命令按钮,模型窗口用于输入模型。

例1 求解数学模型12121212max 23..4310351200x x s t x x x x x x ++≤+≤≥≥解:在模型窗口输入LINGO 求解模型如下:输入模型后选择菜单LINGO|Solve 或者按工具栏的,LINGO开始编译模型,如有语法错误将返回一个错误的消息并指明错误出现的位置;如果通过编译,LINGO将激活Solver运算器寻求模型的最优解,首先出现Solver Status状态窗口显示模型求解的运算状态信息:状态窗口显示的信息含义如下:“Global optimal solution found”表示得到全局最优解。

“Objective value: 7.454545”表示最优目标值为7.454545。

“Total solver iterations:2” 表示迭代2次得到结果。

“V alue”给出最优解中各变量的值:x1=1.272727,x2=1.636364。

Reduced Cost 值列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数,表示当变量有微小变动时,目标函数的变化率。

其中基变量的reduced cost值应为0,对于非基变量xj,相应的reduced cost值表示当某个变量xj 增加一个单位时目标函数减少的量( max型问题)。

本例中此值均为0。

SLACK OR SURPLUS值给出约束条件的松驰变量或剩余变量的值。

LINGO教程(基本语法)

LINGO教程(基本语法)

H
20
输出结果: 运行菜单命令“LINGO|Solve”
最大利润=11077.5
最优整数解 X=(35,65)
H
21
输出结果备注: LINGO是将它作为PINLP(纯整数非线性规划)来求解,因此找到的是局部最优解。
通过菜单 “WINDOW| Status Window”看到状态窗口,可 看到最佳目标值“Best Obj” 与问题的上界“Obj Bound”已 经是一样的,当前解的最大 利润与这两个值非常接近, 是计算误差引起的。如果采 用全局最优求解程序(后面介 绍),可以验证它就是全局最 优解。
•限定变量取整数值的语句为“@GIN(X1)”和“@GIN(X2)”,不可以写成“@GIN(2)”,否 则LINGO将把这个模型看成没有整数变量。
•LINGO中函数一律需要以“@”开头,其中整型变量函数(@BIN、@GIN)和上下界 限定函数(@FREE、@SUB、@SLB)与LINDO中的命令类似。而且0/1变量函数 是@BIN函数。
H
18
一个简单的LINGO程序
例 直接用LINGO来解如下二次规划问题:
Max98x127x72x120.3x1x22x22 1
s.t. x1x2100
2
x12x2
3
x1,x2 0 为整数
4
输入窗口如下:
H
19
程序语句输入的备注:
•LINGO总是根据“MAX=”或“MIN=”寻找目标函数,而除注释语句和TITLE语句外的其 他语句都是约束条件,因此语句的顺序并不重要 。
H
27
集合及其属性
• QUARTERS集合的属性
• DEM
• RP
• OP
• INV

Lingo 数学软件的使用方法

Lingo 数学软件的使用方法
7
仓库 10 6 7 17 4 12 4 19 4 13 16
客 11 客 12 客 13 客 14 客 15 客 16 客 17 客 18 客 19 客 20
3 6 4 10 12 19 8 7 10 4
2 17 18 19 15 18 16 9 8 8
4 8 16 2 15 11 8 8 3 14
Lingo 数学软件的使用方法
一、Lingo 使用介绍
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。 功能:可以求解非线性规划。也可以做线性规划、整数规划。 特点:运算速度快,允许使用集合来描述大规模的优化问题;
(2) 某仓库供应某客户全部需求量时的运费(单位:万元) 仓库 1 客1 客2 客3 客4 客5 客6 客7 客8 客9 客 10 9 14 6 15 6 19 11 19 4 5 仓库 2 10 16 9 12 8 14 4 20 9 13 仓库 3 2 10 2 18 4 19 8 13 15 9 仓库 4 6 4 1 9 3 3 5 15 6 10 仓库 5 7 10 20 17 7 9 13 16 9 15 仓库 6 15 18 14 18 11 4 20 20 13 1 仓库 7 仓库 8 15 14 20 12 6 15 20 3 1 16 1 1 5 2 2 5 16 8 7 7 仓库 9 18 16 20 18 5 20 8 6 17 20
@SMAX(x1,x2,x3,…,xn)
@FLOOR(x) 最接近 x 的整数 5. 变量定界函数 @BND(L,x,U) @BIN(x) @FREE(x) @GIN(x) 限制 x 的范围 L<=x<=U x为0或1 取消对 x 的限制 x 为整数

lingo使用教程

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注意:用“[]”表示该部分内容可选。下同,不再赘述。
Setname 是你选择的来标记集的名字,最好具有较强的可读性。集名字必须严格符合标 准命名规则:以拉丁字母或下划线(_)为首字符,其后由拉丁字母(A—Z) 、下划线、阿拉 伯数字(0,1,„,9)组成的总长度不超过 32 个字符的字符串,且不区分大小写。
min s.t.
2 x1 3 x 2 x1 x 2 350 x1 100
2 x1 x 2 600 x1 , x 2 0
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 下表。 单 位 销地 运 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量 价 产地
使用 LINGO 软件,编制程序如下:
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

Lingo教程

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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。

产品I 产品II设备 1 2 8台时原材料A 4 0 16kg原材料B 0 4 12kg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 <=164x_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 <=84x_1 <=164x_2 <=12x_1、x_2 >=0一个优化模型一般有三部分组成:1.目标函数(Objective Function):要达到的目标。

Lingo的基本使用方法

Lingo的基本使用方法

LINGO的界面
LINGO软件的主窗口(用户 界面),所有其他窗口都 在这个窗口之内。
当前光标的 位置 模型窗口(Model Window),用于输入 LINGO优化模型(即 LINGO程序)。
状态行(最左边显示 “Ready”,表示 “准备就绪”)
当前时间
运行状态窗口
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)。 Generator Memory Used (K) (内存使用 量) Elapsed Runtime (hh:mm:P,QP,ILP,IQP,PILP, PIQP,NLP,INLP,PINLP (以I开头表示 IP,以PI开头表示PIP)
当前解的状态 : "Global Optimum", "Local Optimum", "Feasible", "Infeasible“(不可行), "Unbounded“(无界), "Interrupted“(中断), "Undetermined“(未确定) 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)
INV (0) 10
加上变量的非负约束
注:LINGO中没有数组,只能对每个季度分别定义变量,如正常 产量就要有RP1,RP2,RP3,RP4 4个变量等。写起来就比较麻 烦,尤其是更多(如1000个季度)的时候。 记四个季度组成的集合QUARTERS={1,2,3,4},它们就是上 面数组的下标集合,而数组DEM,RP,OP, INV对集合QUARTERS中 的每个元素1,2,3,4分别对应于一个值。LINGO正是充分利用 了这种数组及其下标的关系,引入了“集合”及其“属性”的概 念,把QUARTERS={1,2,3,4}称为集合,把DEM,RP,OP, INV 称为该集合的属性(即定义在该集合上的属性)。

lingo使用教程

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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:,6002100350..32min 212112121≥≤+≥≥++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。

lingo9.0使用教程

lingo9.0使用教程

lingo9.0使⽤教程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:,6002100350..32min 2121121213£+33++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。

lingo软件使用教程

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)。

lingo入门教程

lingo入门教程

运送量为cij 。
2 6
2
2
MIN f
cij x j ai y j bi
1
j1 i1
2
s.t.
cij di , i 1, 2,L , 6
2
j 1
6
cij ej , j 1, 2
3
i 1
使用现有临时料场时,决策变量只有 c(ij 非负),所以这是LP模型;当为新
建料场选址时决策变量为
c ij

x j , y j,由于目标函数
f对
x ,y
j
j
是非线性的,
所以在新建料场时是NLP模型。先解NLP模型,而把现有临时料场的位置作
为初始解告诉LINGO。
本例中集合的概念
利用集合的概念,可以定义需求点DEMAND和供应点 SUPPLY两个集合,分别有6个和2个元素(下标)。但决 策变量(运送量) cij 与集合DEMAND和集合SUPPLY都 有关系的。该如何定义这样的属性?
输出结果: 运行菜单命令“LINGO|Solve”
最大利润=11077.5
最优整数解 X=(35,65)
一个简单的LINGO程序
LINGO的基本用法的几点注意事项
•LINGO中不区分大小写字母;变量和行名可以超过8个字符,但 不能超过32个字符,且必须以字母开头。 •用LINGO解优化模型时已假定所有变量非负(除非用限定变量取 值范围的函数@free或@sub或@slb另行说明)。 •变量可以放在约束条件的右端(同时数字也可放在约束条件的左 端)。但为了提高LINGO求解时的效率,应尽可能采用线性表达 式定义目标和约束(如果可能的话)。 •语句是组成LINGO模型的基本单位,每个语句都以分号结尾,编 写程序时应注意模型的可读性。例如:一行只写一个语句,按照 语句之间的嵌套关系对语句安排适当的缩进,增强层次感。 •以感叹号开始的是说明语句(说明语句也需要以分号结束))。

LINGO教程(图文版)

LINGO教程(图文版)

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1.1 应用实例当你在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:0,6002100350..32min 212112121≥≤+≥≥++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。

产销单位使用LINGO软件,编制程序如下:model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/: capacity;v endors/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 54 95 3 8 5 8 25 2 1 9 7 4 3 37 6 7 3 9 2 7 12 3 9 5 7 2 6 55 5 2 2 8 1 4 3;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。

建模软件lingo使用教程

建模软件lingo使用教程

§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:
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LINGO 教程
setname/member1..memberN/[: attribute_list]; 这里的 member1 是集的第一个成员名,memberN 是集的最末一个成员名。LINGO 将自动产生 中间的所有成员名。 LINGO 也接受一些特定的首成员名和末成员名, 用于创建一些特殊的集。 列表如下: 隐式成员列表格式 1..n StringM..StringN DayM..DayN MonthM..MonthN MonthYearM..MonthYearN 1..5 Car2..car14 Mon..Fri Oct..Jan Oct2001..Jan2002 示例 1,2,3,4,5 Car2,Car3,Car4,„,Car14 Mon,Tue,Wed,Thu,Fri Oct,Nov,Dec,Jan Oct2001,Nov2001,Dec2001,Jan2002 所产生集成员
注意:该命名规则同样适用于集成员名和属性名等的命名。
Member_list 是集成员列表。如果集成员放在集定义中,那么对它们可采取显式罗列和 隐式罗列两种方式。如果集成员不放在集定义中,那么可以在随后的数据部分定义它们。 ① 当显式罗列成员时, 必须为每个成员输入一个不同的名字, 中间用空格或逗号搁开, 允许混合使用。 例 2.1 可以定义一个名为 students 的原始集,它具有成员 John、Jill、Rose 和 Mike, 属性有 sex 和 age: sets: students/John Jill, Rose Mike/: sex, age; endsets ② 当隐式罗列成员时,不必罗列出每个集成员。可采用如下语法:

lingo教程

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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:0,6002100350..32min 212112121≥≤+≥≥++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。

LINGO使用教程(一)

LINGO使用教程(一)

LINGO使⽤教程(⼀)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: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。

产销单位运价如下表。

使⽤LINGO软件,编制程序如下: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 54 95 3 8 5 8 25 2 1 9 7 4 3 37 6 7 3 9 2 7 12 3 9 5 7 2 6 55 5 2 2 8 1 4 3;enddataend然后点击⼯具条上的按钮即可。

LINGO使用说明(比较简单)

LINGO使用说明(比较简单)

Lingo介绍Lingo是美国LINDO系统公司(Lindo Symtem Inc)开发的求解数学规划系列软件中的一个(其他软件为LINGDO,GINO,What’s Best等),它的主要功能是求解大型线性、非线性和整数规划问题,目前的版本是lingo11.0。

lingo分为Demo、solve suite、hyper、industrial、extended等六类不同版本,只有Demo版本是免费的,其他版本需要向LINDO系统公司(在中国的代理商)购买,Lingo的不同版本对模型的变量总数、非线性变量个数、整型变量个数和约束条件的数量做出不同的限制(其中extended版本无限制)。

Lingo的主要功能特色为:(1)既能求解线性规划,也有较强的求解非线性规划的能力;(2)输入模型简练直观;(3)运行速度快、计算能力强;(4)内置建模语言,提供几十种内部函数,从而能以较少语句,较直观的方式描述较大规模的优化模型;(5)将集合的概念引入编程语言,很容易将实际问题转换为Lingo语言;(6)能方便地与excel、数据库等其他软件交换数据。

学校图书馆40本《lingo和excel在数学建模中的应用》,袁新生、邵大宏、郁时炼主编,科学出版社Lingo程序设计简要说明在数学建模中会遇到如规划类的题型,在这种模型中总存在着一个目标,并希望这个目标的取值尽可能的大或小,同时与这个目标有关的一系列变量之间存在一些约束。

在构造出目标函数和约束条件的表达式后,我们需要对求出这个最值和各变量的取值。

一般我们用LINGO来对模型进行求解,本文将通过举一个简单的例子,围绕这个例子逐步学习LINGO 的使用。

LINGO只是一个求解工具,我们主要的任务还是模型的建立!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。

lingo入门教程课件

lingo入门教程课件
在数据段对L进行赋值,只有L(S)=0已 知,后面的值为空(但位置必须留出来, 即逗号“,”一个也不能少,否则会出 错)。如果这个语句直接写成“L=0;”, 语法上看也是对的,但其含义是L所有 元素的取值全部为0,所以也会与题意 不符。
“X=5,2; Y=1,7;”
输入程序
定义目标和约束,与前例的方法是类似(这里
包含了派生集合),请特别注意进一步体会集
在程序开头用TITLE语句 对这个模型取了一个标题 “LOCATION PROBLEM; 并且对目标行([OBJ])和 两类约束
合函数@SUM和@FOR的用法。
由于新建料场的位置理论上讲可以是任意的, 所以在约束的最后(模型的“END”语句上面 的一行)用@free函数取消了变量X、Y的非负 限制
j
j
j
j
所以在新建料场时是NLP模型。先解NLP模型,而把现有临时料场的位置作
为初始解告诉LINGO。
本例中集合的概念
利用集合的概念,可以定义需求点DEMAND和供应点 SUPPLY两个集合,分别有6个和2个元素(下标)。但决 策变量(运送量) c ij 与集合DEMAND和集合SUPPLY都 有关系的。该如何定义这样的属性?
表示集合LINK中的元素就是集合DEMAND 和SUPPLY的元素组合成的有序二元组, 从数学上看LINK是DEMAND 和SUPPLY的笛 卡儿积,也就是说
LINK={(S,T)|SDEMAND,TSUPPLY} 因此,其属性C也就是一个6*2的矩阵(或者 说是含有12个元素的二维数组)。
LINGO建模语言也称为矩阵生成器(MATRIX GENERATOR)。类似DEMAND 和SUPPLY直接把元素列举出 来的集合,称为基本集合(primary set),而把LINK这种基于其它 集合而派生出来的二维或多维集合称为派生集合(derived set)。 由于是DEMAND 和SUPPLY生成了派生集合LINK,所以 DEMAND 和SUPPLY 称为LINK的父集合。
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!学生集:性别属性 sex,1 表示男性,0 表示女性;年龄属性 age. ; students/John,Jill,Rose,Mike/:sex,age; !男学生和女学生的联系集:友好程度属性 friend,[0,1]之间的数。 ; linkmf(students,students)|sex(&1) #eq# 1 #and# sex(&2) #eq# 0: friend; !男学生和女学生的友好程度大于 0.5 的集; linkmf2(linkmf) | friend(&1,&2) #ge# 0.5 : x; endsets data: sex,age = 1 16
§6 LINGO的命令行命令
§7 综合举例
作者 胡志兴
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
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:
·集的名字 ·父集的名字 ·可选,集成员 ·可选,集成员的属性 可用下面的语法定义一个派生集:
setname(parent_set_list)[/member_list/][:attribute_list]; setname 是集的名字。parent_set_list 是已定义的集的列表,多个时必须用逗号隔开。如 果没有指定成员列表,那么 LINGO 会自动创建父集成员的所有组合作为派生集的成员。派 生集的父集既可以是原始集,也可以是其它的派生集。
data: students,sex,age= John 1 16 Jill 0 14 Rose 0 17 Mike 1 13;
enddata
注意:开头用感叹号(!),末尾用分号(;)表示注释,可跨多行。 在集部分只定义了一个集 students,并未指定成员。在数据部分罗列了集成员 John、Jill、 Rose 和 Mike,并对属性 sex 和 age 分别给出了值。 集成员无论用何种字符标记,它的索引都是从 1 开始连续计数。在 attribute_ list 可以指定 一个或多个集成员的属性,属性之间必须用逗号隔开。
隐式成员列表格式
示例
所产生集成员
1..n
1..5
1,2,3,4,5
StringM..StringN
Car2..car14
Car2,Car3,Car4,…,Car14
DayM..DayN
Mon..Fri
Mon,Tue,Wed,Thu,Fri
MonthM..MonthN
Oct..Jan
Oct,Nov,Dec,Jan
·可选,集的成员 ·可选,集成员的属性 定义一个原始集,用下面的语法:
setname[/member_list/][:attribute_list]; 注意:用“[]”表示该部分内容可选。下同,不再赘述。 Setname 是你选择的来标记集的名字,最好具有较强的可读性。集名字必须严格符合标 准命名规则:以拉丁字母或下划线(_)为首字符,其后由拉丁字母(A—Z)、下划线、阿 拉伯数字(0,1,…,9)组成的总长度不超过 32 个字符的字符串,且不区分大小写。 注意:该命名规则同样适用于集成员名和属性名等的命名。 Member_list 是集成员列表。如果集成员放在集定义中,那么对它们可采取显式罗列和 隐式罗列两种方式。如果集成员不放在集定义中,那么可以在随后的数据部分定义它们。 ① 当显式罗列成员时,必须为每个成员输入一个不同的名字,中间用空格或逗号搁开, 允许混合使用。 例 2.1 可以定义一个名为 students 的原始集,它具有成员 John、Jill、Rose 和 Mike,属 性有 sex 和 age:
§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。
作者 胡志兴
LINGO 教程
雇员。每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征,我们把这些特征称为属性。属性值 可以预先给定,也可以是未知的,有待于 LINGO 求解。例如,产品集中的每个产品可以有 一个价格属性;卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性;雇员集中的每位雇员可以有一 个薪水属性,也可以有一个生日属性等等。
sets: students/John Jill, Rose Mike/: sex, age;
endsets ② 当隐式罗列成员时,不必罗列出每个集成员。可采用如下语法:
setname/member1..memberN/[: attribute_list]; 这里的 member1 是集的第一个成员名,memberN 是集的最末一个成员名。LINGO 将自动产 生中间的所有成员名。LINGO 也接受一些特定的首成员名和末成员名,用于创建一些特殊 的集。列表如下:
LINGO 有两种类型的集:原始集(primitive set)和派生集(derived set)。 一个原始集是由一些最基本的对象组成的。 一个派生集是用一个或多个其它集来定义的,也就是说,它的成员来自于其它已存在的 集。
2.3 模型的集部分 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定义了它们。 2.3.1 定义原始集 为了定义一个原始集,必须详细声明: ·集的名字
使用 LINGO 软件,编制程序如下:
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;
在模型窗口中输入如下代码:
x1 + x2 ≥ 350
x1
≥ 100
2x1 + x2 ≤ 600
x1, x2 ≥ 0
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
§4 LINGO函数 4.1 基本运算符 4.1.1 算术运算符 4.1.2 逻辑运 算符 4.1.3 关系运算符 4.2 数学函数 4.3 金融函数 4.4 概率函 数 4.5 变量界定函数 4.6 集操作函数 4.7 集循环函数 4.8 输入 和输出函数 4.9 辅助函数
§5 LINGO Windows命令 5.1 文件菜单 5.2 编辑菜单 5.3 LINGO菜 单 5.4 窗口菜单 5.5帮助菜单
!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
49538582 52197433 76739271 23957265 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。
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 如何在 LINGO 中求解如下的 LP 问题:
min 2x1 + 3x2 s.t.
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));
可以把集、集成员和集属性同 C 语言中的结构体作个类比。如下图: 集 ←→ 结构体
集成员 ←→ 结构体的域 集属性 ←→ 结构体实例 LINGO 内置的建模语言是一种描述性语言,用它可以描述现实世界中的一些问题,然 后再借助于 LINGO 求解器求解。因此,集属性的值一旦在模型中被确定,就不可能再更改。 在 LINGO 中,只有在初始部分中给出的集属性值在以后的求解中可更改。这与前面并不矛 盾,初始部分是 LINGO 求解器的需要,并不是描述问题所必须的。 2.3.2 定义派生集 为了定义一个派生集,必须详细声明:
MonthYearM..MonthYearN Oct2001..Jan2002
Oct2001,Nov2001,Dec2001,Jan2002
③ 集成员不放在集定义中,而在随后的数据部分来定义。
例 2.2 !集部分;
sets:
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作者 胡志兴
LINGO 教程
students:sex,age; endsets !数据部分;
3
(A,N,1)
4
4
(A,N,2)
5
5
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