lingo学习心得
lindo心得体会
lindo心得体会第一篇：lindo心得体会学习心得LINDO它是一套设计用来帮助您快速,方便和有效的构建和求解线性,非线性,和整数最优化模型的功能全面的工具.包括功能强大的建模语言,建立和编辑问题的全功能环境,读取和写入Excel和数据库的功能,和一系列完全内置的求解程序.LINDO 可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。
LINDO的建模语言允许您使用汇总和下标变量以一种易懂的直观的方式来表达模型，非常类似您在使用纸和笔。
模型更加容易构建，更容易理解，因此也更容易维护。
LINDO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。
同样地，LINDO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。
使得您能够在您选择的应用程序中生成报告.LINDO拥有一整套快速的,内建的求解器用来求解线性的,非线性的(球面&非球面的),二次的,二次约束的,和整数优化问题.您甚至不需要指定或启动特定的求解器,因为LINDO会读取您的方程式并自动选择合适的求解器.您能够在LINDO内创建和求解模型,或您能够从您自己编写的应用程序中直接调用LINDO.对于开发交互式模型,LINDO提供了一整套建模环境来构建,求解和分析您的模型.对于构建turn-key解决方案,LINDO提供的可调用的DLL和OLE界面能够从用户自己写的程序中被调用.LINDO也能够从Excel宏或数据库应用程序中被直接调用.但LINDO也有它本身的缺点就是难处在于如何确切地定出各个目标的优先顺序以获得满意的求解结果。
相对于Excel来讲它更专业，但操作不够Excel那么的简单。
使用时候注意事项：１）目标函数及各约束条件之间一定要有“Subject to(ST)”分开。
２）变量名不能超过８个字符。
３）变量与其系数间可以有空格，单不能有任何运算符号（如乘号“＊”等）。
４）要输入<=或>=约束，相应以代替即可。
５）一般LINDO中不能接受括号“（）“和逗号“，“，例：400(X1+X2)需写成400X1+400X2；10,000需写成10000。
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。
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。
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。
《LINGO实习报告》word版
Lingo实习报告姓名：张永桥班级：信息计算101801班学号：201018030131LINGO实习报告1. 直接用LINGO来解如下二次规划问题：程序：max=98*x1+277*x2-x1^2-2*x2^2-0.3*x1*x2;x1+x2<=100;x1<=2*x2;@gin(x1);@gin(x2);2.例SAILCO公司需要决定下四个季度的帆船生产量。
下四个季度的帆船需求量分别是40条，60条，75条，25条，这些需求必须按时满足。
每个季度正常的生产能力是40条帆船，每条船的生产费用为400美元。
如果加班生产，每条船的生产费用为450美元。
每个季度末，每条船的库存费用为20美元。
假定生产提前期为0，初始库存为10条船。
如何安排生产可使总费用最小？程序：sets:quarters/1,2,3,4/:dem,rp,op,inv;endsetsmin=@sum(quarters:400*rp+450*op+20*inv);@for(quarters(i):rp(i)<40);@for(quarters(i)|i#gt#1:inv(i)=inv(i-1)+rp(i)+op(i)-dem(i););inv(1)=10+rp(1)+op(1)+-dem(1);data:dem=40,60,75,25;enddata运行结果： Global optimal solution found.Objective value: 145750.0Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 4Variable Value Reduced Cost XQ( 1) 40.00000 0.000000 XQ( 2) 60.00000 0.000000 XQ( 3) 75.00000 0.000000 XQ( 4) 25.00000 0.000000 XQ( 5) 30.00000 0.000000 XQ( 6) 65.00000 0.000000 XQ( 7) 50.00000 0.000000 XQ( 8) 20.00000 0.000000 ZC( 1) 40.00000 0.000000 ZC( 2) 40.00000 0.000000 ZC( 3) 40.00000 0.000000 ZC( 4) 40.00000 0.000000 ZC( 5) 40.00000 0.000000 ZC( 6) 40.00000 0.000000 ZC( 7) 40.00000 0.000000 ZC( 8) 20.00000 0.000000 JB( 1) 0.000000 20.00000 JB( 2) 10.00000 0.000000 JB( 3) 35.00000 0.000000 JB( 4) 0.000000 40.00000 JB( 5) 0.000000 20.00000 JB( 6) 0.000000 0.000000 JB( 7) 10.00000 0.000000 JB( 8) 0.000000 50.00000 KC( 1) 10.00000 0.000000 KC( 2) 0.000000 20.00000 KC( 3) 0.000000 60.00000 KC( 4) 15.00000 0.000000 KC( 5) 25.00000 0.000000 KC( 6) 0.000000 20.00000 KC( 7) 0.000000 70.00000 KC( 8) 0.000000 420.0000Row Slack or Surplus Dual Price1 145750.0 -1.0000002 0.000000 30.000003 0.000000 50.000004 0.000000 50.000005 0.000000 10.000006 0.000000 30.000007 0.000000 50.000008 0.000000 50.000009 20.00000 0.00000010 0.000000 430.000011 0.000000 450.000012 0.000000 450.000013 0.000000 410.000014 0.000000 430.000015 0.000000 450.000016 0.000000 450.000017 0.000000 400.00003.例3.4 建筑工地的位置(用平面坐标a, b表示，距离单位：公里)及水泥日用量d(吨)下表给出。
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。
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]
![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。
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。
关于数学建模与实验课堂上LINGO软件教学的几点体会
们高等 院校数学教育中的重要一部分 ， 是一种新型的教学 模 式 。它 是经 过 多次 的实 验 和研 究 多种 实 际 问题 的特 点 ， 通过提出各种假设性问题 ， 并使得问题能够尽可能简单概 括， 得到合理解释 ， 最终以建立数学模 型的形式（ 建立数学
师“ 应该 具 有 一个健 全 的人 格 ， 一 副 能够 鼓 动人 心 的 口才 、
、
问题 的专业软件包 ， 它的创始人是来 自 美 国芝加哥大学 的 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｓ Ｓ ｃ ｈ ｒ ａ ｇ ｅ 教授 ，这 是 他在 十 九世纪 八 十年代 经 过 多次
种“ 亲 自” 实 践 的精 神 ， 真 正有 一 片 “ 亲 自” 飞翔 的天 空 ， 真 正 的体 验 收 获 知识 的成 就 感 ，使 学 生 的 个性 得 到 全 面 发 展， 健 康成 长 。
四、 小 结
丰富的专业知识 ， 有一颗热情的心 、 年轻 的心 ， 温和的性 格； 有强烈的责任心等。 但是 ， 现在有些教师思想政治素质 并不十分乐观 ， 甚至出现误导学生。为此 ， 首先提高专业课 教师的政治思想素质和专业教学水平。 （ 三） 结合具体知识点 ， 帮助学生树立 良好的职业素养 随着现代科学技术的迅速发展 ，交差科学发展迅猛 ， 同样也 决 定生 产过 程 中 的合作 性 不断 增 强 ， 任 何一 项 生产 基本都不能单独完成 ， 一个企业 内部的生产需要多个工序 的严密配合 ， 才能生产出质量优 良的零件 ， 实现高效率 、 低 消耗 的生产 ， 一个行业需要资源和技术的优化配合 ， 才能 促 进行 业 的 良性 发展 。 很多的专业课本身就是各个行业生产经验的集合 ， 因 此在专业课教学过程 中， 不仅是传授专业理论 、 专业技能 ， 我们还可 以抓住具体 的知识点 ，培养学生合作互助精神 ， 讲诚信 、 讲信誉 的良好的职业道德 。利用具体的知识点帮 助学生分析专业技能所具有的职 在教 学 的各 个 环节 和 各个 方 面， 不是哪一 门课程能单独奏效 ， 但是通过专业课程教学 中渗透思想道德教育 ， 对学生 的综合素质 、 价值 观念 、 工作
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。
关于数学建模与实验课堂上LINGO软件教学的几点体会
师“应该具有一个健全的人格，一副能够鼓动人心的口才、丰富的专业知识，有一颗热情的心、年轻的心，温和的性格；有强烈的责任心等。
但是，现在有些教师思想政治素质并不十分乐观，甚至出现误导学生。
为此，首先提高专业课教师的政治思想素质和专业教学水平。
（三）结合具体知识点，帮助学生树立良好的职业素养随着现代科学技术的迅速发展，交差科学发展迅猛，同样也决定生产过程中的合作性不断增强，任何一项生产基本都不能单独完成，一个企业内部的生产需要多个工序的严密配合，才能生产出质量优良的零件，实现高效率、低消耗的生产，一个行业需要资源和技术的优化配合，才能促进行业的良性发展。
很多的专业课本身就是各个行业生产经验的集合，因此在专业课教学过程中，不仅是传授专业理论、专业技能，我们还可以抓住具体的知识点，培养学生合作互助精神，讲诚信、讲信誉的良好的职业道德。
利用具体的知识点帮助学生分析专业技能所具有的职业能力和职业素养，不仅能影响学生的职业素养的形成，而且会使得专业课堂教学更加具体和形象，无意中会增强课堂吸引力。
（四）探究式教学，鼓励学生独立思考，培养创新意识探究式教学是学生在教师的指导下，围绕课题或问题，运用信息技术手段主动获取、分析、加工相关的信息资料，最终使问题得到圆满解决，该教学模式能够很好地培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。
解决问题的同时，也掌握了信息技术的一些知识和技能。
激发学生的创造动机、大胆的想象、大胆的猜测，让学生可以运用多种方法、通过多种途径去寻求任何可以的答案。
真正有一种“亲自”实践的精神，真正有一片“亲自”飞翔的天空，真正的体验收获知识的成就感，使学生的个性得到全面发展，健康成长。
四、小结总之，思想道德教育体现在教学的各个环节和各个方面，不是哪一门课程能单独奏效，但是通过专业课程教学中渗透思想道德教育，对学生的综合素质、价值观念、工作作风等都有极为重要的影响，因此，教师在教学过程中，采用灵活多变的教学方式，结合课程的内容、特点和方法有意识的加强对学生获取知识的能力、发现问题、研究问题、解决问题的能力和创造能力的培养，要不失时机的引导学生体会专业课给自己带来的自信，感悟科学给自己带来的智慧和启迪，形成使自己终生受益的良好习惯。
[汇总]matlab和lingo加mathmatica学习心得
![[汇总]matlab和lingo加mathmatica学习心得](https://img.taocdn.com/s3/m/16bdcffc6394dd88d0d233d4b14e852458fb39d4.png)
1、lingo中要表示> <时；#gt#、只有7、mathmatical中Table的意思是生成矩阵或者数组；8、9、在lingo中的计算最短树时：可以利用边数综合==n-1，然后用破环的方法:u(i)-u(j)+n*w(I,j)<=n-1;10、Z ailingo中如果要多个变量是整数可以@For(a:@gin(x1 #and# x2 #and#x3))11、@bin(x) 限制x 为0 或112、@bnd(L,x,U) 限制L≤x≤U13、@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14、在lingo中表示分段函数时应为b(I,j)=@if(a(i,j)#gt#0,1,0) 不能为：@if(a(i,j)#gt#0, b(I,j)#eq#1, b(I,j)#eq#0)15、在lingo利用@ole读取txt和excel中的数据时一定要打开这些数据文件，因为longgo无法打开文件。
Matlab 的统计工具箱提供了判别函数classify。
函数的调用格式为：[CLA SS,ERR] = CLASSIFY(SAMPLE,TRAINING,GROUP, TYPE)其中SAMPLE 为未知待分类的样本矩阵，TRAINING 为已知分类的样本矩阵，它们有相同的列数m ，设待分类的样本点的个数，即SAMPLE 的行数为s ，已知样本点的个数，即TRAINING 的行数为t ，则GROUP 为t 维列向量，若TRAINING 的第i 行属于总体iξ则GROUP 对应位置的元素可以记为i，TYPE 为分类方法，缺省值为'linear'，即线性分类，TYPE 还可取值'quadratic'，'mahalanobis'（mahalanobis 距离）。
返回值CLASS 为s 维列向量，给出了SAMPLE 中样本的分类，ERR 给出了分类误判率的估计值。
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解线性规划问题个人总结
ms/1..9/:a,b;!a用于控制不同切割种类个数，表示切割余量; md(ms,ma):c;!c表示不同切割方式的组合; endsets data: c= 4 0 0 3 1 0 2 0 1 2 1 0 1 2 0 1 1 1 0 2 0 0 1 1 0 0 2; b=3 1 3 5 3 1 7 5 3; enddata min=@sum(ms:a*b);!余量总量; d=@sum(ms:a);!下料总根数; @sum(ms(i):a(i)*c(i,1))=50; @sum(ms(i):a(i)*c(i,2))=20; @sum(ms(i):a(i)*c(i,3))=15;!约束条件; @for(ms:@gin(a));!a为整数; end
通过几何方 法， 计算出空 白处余料
该厂每周工作 40 小时，每周可供使用的规格 1，规格 2 的镀锡板原料分别为 5 万张和 2 万张。每只易拉罐的利润为 0.10 元，原料余料损失为 0.001 元/cm2（如 果周末有罐身、 上盖、 下盖不能被配套组装成易拉罐出售， 也看作原料余料损失） ， 问工厂如何安排生产？
(2) sets: ma/1..4/;
ms/1..16/:a,b,d;!a用于控制不同切割种类个数，表示切割余量; md(ms,ma):c;!c表示不同切割方式的组合;
endsets data: c= 4 0 0 0 3 1 0 0 3 0 1 0 2 2 0 0 2 1 1 0 2 0 0 1 1 3 0 0 1 1 0 1 1 0 2 0 1 0 1 1 0 2 1 0 0 2 0 1 0 1 2 0 0 1 1 1 0 0 3 0 0 0 0 2;!切割方式; b=3 2 1 1 0 3 0 2 3 1 3 1 2 0 1 3; enddata e=@sum(ms:a*b);!余量总量; min=@sum(ms(i):a(i));!下料总根数最小; @sum(ms(i):a(i)*c(i,1))>50; @sum(ms(i):a(i)*c(i,2))>10; @sum(ms(i):a(i)*c(i,3))>20; @sum(ms(i):a(i)*c(i,4))>15; @for(ms(i):a(i)<1000*d(i)); @for(ms(i):a(i)>d(i)); @for(ms(i):@gin(a(i)));!a为整数; @for(ms(i):@bin(d(i))); @sum(ms(i):d(I))<=3;! 切割方式不能超过三次;
- 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)。
4
6.1.1.2 二元方程的图解法
【例6-2】
5
6.1.2 多项式型方程的准解析解法
【例6-3】
6
7
【例6-4】
8
【例6-5】
9
10
【例6-6】
11
【例6-7】
12
6.1.3 一般非线】
15
【例6-9】
16
17
【例6-10】
18
19
【例6-13】
28
29
6.2.4 利用梯度求解最优化问题
【例6-14】
30
31
32
6.3 有约束最优化问题 的计算机求解
约束条件与可行解区域 线性规划问题的计算机求解 二次型规划的求解 一般非线性规划问题的求解
33
6.3.1 约束条件与可行解区域
34
【例6-15】
35
6.3.2 线性规划问题的计算机求解
65
本章中系统介绍了整数规划问题的计算机 求解方法，引入了整数线性规划问题求解 工具箱、一般非线性整数规划问题求解函 数 bnb20( )。 由 MATLAB 7.0 版本中给出的新函数 bintprog( ) 探讨了 0-1 整数线性规划问题的 计算机求解。借助分枝定界法的 bnb20( ) 函 数还可以求解 0-1 非线性规划问题。
64
本章介绍了无约束最优化问题及 MATLAB 解决方案，并引入了全局最优解与局部最 优解的概念。 本章还介绍了若干种有约束最优化问题， 介绍了可行解区域的概念，并介绍了最优 化问题求解算法的 MATLAB 求解方法，如 线性规划问题、二次型规划问题及一般非 线性规划问题，用这样的方法可以轻易求 解出较复杂的非线性规划问题。
36
【例6-16】
37
【例6-17】
38
6.3.3 二次型规划的求解
39
【例6-18】
40
6.3.4 一般非线性规划问题的求解
41
【例6-19】
42
43
44
【例6-20】
45
46
47
6.4 整数规划问题的 计算机求解
整数线性规划问题的求解
一般非线性整数规划问题与求解 0-1规划问题求解
48
6.4.1 整数线性规划问题的求解
免费工具箱，可以由 MathWorks公司网站 下载，也可以由本书 光盘得出
49
【例6-21】
50
51
52
6.4.2 一般非线性整数规划问题与求解
53
【例6-22】
54
55
【例6-23】
56
57
58
6.4.3 0-1规划问题求解
MATLAB 7.0 版本提供的 0-1 线性规划问题
66
最优化问题目前最好的工具箱是商品软件 TOMLAB，其功能很强大，然而限于篇幅， 并未详细介绍该工具。另外，基于遗传算 法的最优化方法是当前被认为有可能获得 全局最优解的有前途的最优化方法，基于 遗传算法的最优化方法及其 MATLAB 实现 问题在第 10.3 节还有详细介绍。
67
6.2 无约束最优化问题求解
解析解法和图解法
基于MATLAB的数值解法 全局最优解与局部最优解 利用梯度求解最优化问题
20
6.2.1 解析解法和图解法
21
【例6-11】
22
23
6.2.2 基于 MATLAB 的数值解法
24
【例6-12】
25
26
27
6.2.3 全局最优解与局部最优解
当然也可以用前面的函数求解
59
【例6-24】
60
61
【例6-25】
62
本章内容简介
63
数学方程求解是科学与工程研究中经常遇到的问 题，本章先介绍了简单方程的图解法，给出了方 程求解的基本概念，并介绍了基于符号运算工具 箱中 solve( ) 函数的多项式类方程的准解析求解算 法，还介绍了基于最优化工具箱 fsolve( ) 函数求取 一般非线性方程的数值解法。
第6章 代数方程与最优化问题 的计算机求解
1
主要内容
代数方程的求解 无约束最优化问题求解
有约束最优化问题的计算机求解 整数规划问题的计算机求解
2
6.1 代数方程的求解
代数方程的图解法
多项式型方程的准解析解法 一般非线性方程数值解
3
6.1.1 代数方程的图解法
6.1.1.1 一元方程的图解法