LINGO软件入门(数学建模所需)

1、LINGO软件篇LINGO 9.0 for windows，ren Xinglong，建模时需要注意的一些基本问题，1，充分利用实数优化，减少整数约束和整数变量2，充分利用平滑优化，绝对值，符号函数，对多个变量使用最大/最小值，以及模型中使用的参数的数量级别必须适当(例如小于103)，否则将显示警告消息，并提供相对比例调整、LP QP NLP IP全局优化(可选)ILP IQP INLP、LINGO软件解决方案、LINDO/LINGO预处理程序、线性优化解决方案常数决定2。识别类型，1 .单纯形算法2。内部点算法(可选)、1、线性规划方法(SLP)2、通用图形方法(GRG)3、多学科(多学科)

2、.LNG:文本格式的模型文件，不存储模型的格式信息(如字体、颜色、嵌入对象等)。LDT:LINGO数据文件；LTF:LINGO命令脚本文件；LGR:LINGO报告文件；LTX: LINDO格式的模型文件；MPS:显示数学计划系统(MPS)格式的模型文件。LG4文件以外的多种格式的文件是纯文本文件，可以在任何文本编辑器中打开和编辑。傻瓜输入计划问题，Model: Title:傻瓜输入方法；可以使用小程序，不提倡大程序。st1x1 x 2100；optmax=98 * x 1277 * x2-x1 2-0.3 * x1 * x2-2 * x2；具有st2x1 (或=(或=)等功能的LINGO模型以

3、 MODEL:开头，以 END 结尾)。目标函数是“MAX=”不需要写ST”。变量和系数之间的乘法运算符“*”变量名不能以字母开头，并且不能超过32个字符的变量名。变量名称不区分大小写(包括LINGO中的关键字)语句的顺序并不重要。行号是自动生成的或人工定义的。具有目标函数的行是第一行，第二行是约束条件，约束条件行名放在中。行上写着！“有，符号的后面是注释。LINGO的一些注意事项可以在模型的开头命名为“TITLE”，变量位于约束右端的每行(目标、约束、说明语句)之后，后跟“；可以添加“”，开头是函数调用。上限和下限设定为BND，不包括在模型的限制中，并且不提供收缩判断和敏感度分析。默认值假定

4、所有变量都不是负数。在模型中的 END 语句后使用 FREE ，可以取消变量的非负假设。0-1变量的说明： BIN整数变量的说明：GIN模型由一系列语句组成，可以适当缩进，提高可读性，LINGO状态窗口、变量数、t、n、IN、t、n、t、n、class、ob、infe、ite、type可直接解析的变量不是决策变量。，一般线性程序设计问题的影子价格和敏感度分析，牛奶50桶，时间480小时，最高100公斤A1处理，为每日最大利益制定生产计划，购买1桶牛奶35元，购买？如果买的话，一天买的最多吗？可以雇用临时工，支付的工资每小时多少元？A1的利润增加到30元/公斤。需要变更生产计划吗？每日：加工乳制

5、品生产计划，x1桶牛奶生产A1，x2桶牛奶生产A2，利润243x1，利润164 x2，原料供应，劳动时间，加工能力，决策变量，目标函数，每日利润，约束，非负约束，线性，Max=72 * x1 64 * x2X1 x25012 * x1 8 * x24803 * x1100，解决模型，reduced cost值为3360.000 variable value reduced(对于基于max的问题)3360.000 variable value reduced，目标函数减少量(对于基于max的问题)Objective function value 1)3360.000 variable value

6、 reduced cost x1 20.000000.00000 x2 30.000000 row slak or surplusX1 x25012 * x1 8 * x24803 * x1100，objective function value 1)3360.000 variable value reduced cost x1 20.00000 0.00000 x2 30.00000 row slak or surplus dual prices 2)035 48，必须买！雇用临时工支付的工资每小时最多多少元？2元！要使用双重计算(包括双重价格和敏感度分析)、双重计算(包括“lingo op

7、tions general solver(常规求解器)”选项卡)和敏感度分析，必须在此处选择使用敏感度分析。ranges in which the basis is unchanged : obj coefficient ranges variable current allowable allowable coef increase decrease x1 72.00000 24.0000000000 x2 64.000000 8.00000 16.00000 right hand side ranges row current allowable allowable allowable R

8、HS increase decrease 2 50.00000 10.00000、(限制保持不变)、结果描述、LINGO Range、结果描述、Ranges in which the basis is unchanged : obj coefficient Ranges variable currenge000000 x2 64.000000 8.00000 16.00000 right hand side ranges row current allowable allowable allowable RHS increase decrease 2 50.00000 10.00000最多购买

9、10桶？(目标函数保持不变)，已足够，但可能不需要，LINGO高级使用，model : title ex 060201！简单的线性配置只需要修改现有模型的聚合段和数据段。直接输入为min=-5 * x1-2 * x2；2 * x1x2x 3=8；x1x 4=3；x2 X5=4；(文本格式的断点在模型中用作文本，以避免说明性语句中断)，SETS: HANG/1.3/: b；LIE/1.5/:C，X；XISHU(HANG，LIE): a；Endsets data :a=2 1 0 0 1 0 0 1 0 0c=-5-2 0 0；b=8 3 4；end dataobjmin= sum(lie : c

10、 * x)； for(hang(I):Yus Hu sum(lie(j): a(I，j)* x(j)=b(I)END、collection和attributes，示例SAILCO需要确定下一季度帆船的产量。下一季度帆船需求应分别按时满足40、60、75、25个。每季度正常生产能力为40艘帆船，每艘船的生产成本为400美元。加班生产，股息生产费为450美元。每季度末每艘船的库存成本为20美元。假定生产提前期为0，初始库存为10艘。如何安排生产可以使总成本降到最低？分析： DEM、RP、OP和INV分别表示需求、正常生产、加班生产和现有量。DEM、RP、OP和INV每季度必须具有相应的值。必须是包

11、含四个元素的数组。其中DEM是已知的，RP、OP、INV是未知的。集合元素和集合的属性确定的所有变量，MODEL:集合段：定义集合集、元素member及其属性；Sets : quarter/1、2、3、4/: DEM、RP、op、invENDSETS！目标和约束段：没有开始标记和结束标记，顺序无关紧要。min= sum(quarter s 336400 * RP 450 * op20 * inv)； for(quarter(I): RP(I)1(greater than)，lingo，示例0303-1，示例建筑场地的位置(以平面坐标a、b表示，距离单位：公里)和水泥日常使用d(吨)如下表所示。

12、有两个临时码，位于P (5，1)、Q (2，7)，每日储量为20吨。a，B在杨虎场，每个工地各装几吨水泥，将总吨公里数减少到最低限度。两个新车间应该建在哪里？节约的吨公里数是多少？基本集和衍生集，建模，记住现场位置，水泥日常使用；码的位置是，日储量是。车间到工地的配送量。这是LP模型，因为使用现有临时hod时，唯一的决定变量是(非负数)；新码位置的决定变量为和。由于目标函数对是非线性的，因此在创建新码时，它是NLP模型。先松开NLP模型，将现有临时码的位置作为初始解决方案通知LINGO。在此范例中，集合的概念可以使用集合的概念来定义两组需求点DEMAND与供给点SUPPLY，每组具有6个与2个元素(下标)。决策变量(运输数量)与收集需求和收集供应相关。如何定义这些属性？集合的属性