2.LINGO软件的基本使用方法
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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软件使用指南摘要:本文介绍了Lingo软件的基本使用方法。
从最基本的使用到复杂问题的解决,本文给出了比较详细的介绍。
Lingo软件是美国Lindo公司的产品,主要用来求解优化问题。
它是一个非常强大的软件,可以求解大部分优化问题,包括线性规划、二次规划、整数规划、运输问题等,是目前全球应用最广泛的优化软件之一。
这里我们简单介绍它的使用方法。
一进入Lingo如果你的计算机已经安装了Lingo,只需要在桌面上双击Lingo的快捷方式,就可以进入Lingo。
为了使自己的程序易于阅读,经常需要有一些注释,因此在编写程序中,每一行前面有感叹号的表示这一行是注释行,在程序运行中不起作用,希望初学者养成注释的好习惯。
二建立数学模型和 Lingo模型语言例1 在Lingo的命令窗口中输入下面的线性规划模型!目标函数;MAX = 100 * x1 + 150 * x2;!第一个约束;X1<= 100;!第二个约束;X2 <= 120;!第三个约束;X1 + 2 * x2<= 160;!end可有可无;end求解可得全局最优解:Objective value: 14500.00Variable ValueX1 100.0000X2 30.00000从这个例子可以看出,用Lingo软件求解一个简单的优化问题是非常容易的。
我们只需要输入优化问题的两个主要部分:目标函数和约束,就可以直接求解。
对于比较简单的问题,我们可以采取这种直接的方式去求解,但是,对于比较复杂的问题,用这种方式就不现实。
比如下面的例2,这就必须要使用Lingo的模型语言。
例2 一个运输问题假设WWW公司有6个仓库,储存着8个分厂生产所需要的原材料。
要求每一个仓库的供应量不能超过储存量,而且每一个分厂的需求必须得到满足。
问:如何组织运输,使总运输费用最小?已知从6个仓库到8个分厂的运输费用表。
表1 供应表2 需求表3 运输费用Wh5 2 3 9 5 7 2 6 5Wh6 5 5 2 2 8 1 4 3 这个问题是一个典型的优化问题,通常称为运输问题。
LINGO使用说明一、LINGO的基本特性1.建模语言:LINGO使用一种直观的建模语言,被称为LINGO语言,它使用简洁的语法和自然语言类似的表达方式,使用户能够轻松地描述问题。
2.线性优化:LINGO支持线性规划(LP)和整数线性规划(ILP),它的线性优化功能包括线性约束、线性目标函数和变量定义,可以解决诸如生产优化、资源分配等问题。
3.非线性优化:LINGO还支持非线性规划(NLP)和全局优化(GLO),可以解决包括非线性约束和非线性目标函数的问题。
它提供了多种求解方法和算法,如牛顿法、逐次线性规划等。
4.约束和限制:LINGO能够处理各种类型的约束和限制,包括等式约束、不等式约束、逻辑约束等。
用户可以根据具体问题定义约束,LINGO会自动处理约束的完整性和一致性。
5.求解器:LINGO内置了一系列高效的求解器,如线性规划求解器、非线性规划求解器、整数规划求解器等。
用户可以根据问题的复杂程度选择最适合的求解器。
6.结果分析:LINGO可以生成详细的结果报告,包括优化解、约束条件、目标函数值等。
用户可以通过结果报告来分析问题的解决方案,做出决策。
二、LINGO的使用方法2.创建模型:在LINGO中,用户需要先创建一个模型文件,来描述问题。
可以通过鼠标点击“新建模型”按钮或选择文件菜单中的“新建”选项来创建一个新的模型文件。
3.定义变量:在模型文件中,用户可以定义变量。
变量可以是整数、二进制或连续的,并为每个变量分配一个名称、类型和取值范围。
4.定义目标函数:在模型文件中,用户可以定义一个目标函数。
目标函数可以是线性的或非线性的,并定义在变量上。
5.定义约束:在模型文件中,用户可以定义约束。
约束可以是线性的或非线性的,并定义在变量上。
用户需要通过约束来限制变量的取值范围。
6.设置求解器:在模型文件中,用户可以选择合适的求解器来解决问题。
LINGO提供了多种求解器,用户可以根据问题的复杂程度选择最适合的求解器。
LINGO的基本用法我们遇到的许多优化问题都可以归结为规划问题,如线性规划、非线性规划、二次规划、整数规划、动态规划、多目标规划等,当遇到变量比较多或者约束条件比较复杂情况时,想用手工计算来求解这类问题几乎是不可能的,编程计算虽然可行,但工作量大、程序长而繁琐,稍不小心就会出错.可行的办法是利用现成的软件求解,LINGO是专门用来求解各种规划问题的软件包,其功能十分强大,是求解优化模型的最佳选择.1.1LINGO入门1.1.1 概况LINGO是美国LINDO系统公司开发的求解数学线性规划系列软件中的一个,它主要功能是求解大型线性、非线性和整数规划问题.LINGO的主要功能特色为:(1)既能求解线性规划问题,也有较强的求解非线性规划问题的能力;(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,提供几十个内部函数,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模型;(6)能方便地与Excel、数据库等其它软件交换数据.1.1.2 LINGO的基本用法启动LINGO后,在主窗口上弹出标题为“LINGO Model-LINGO1”的窗口,称为模型窗口(通常称为LINGO程序为“模型”),如图1.1.1所示,用于输入模型,可以在该窗口内用基本类似于数学公式的形式输入小型规划模型.通常,一个优化模型由以下三部分所组成:(1)目标函数.一般表示成求某个数学表达式的最大值或最小值.(2)决策变量.目标函数值取决于哪些变量.(3)约束条件.对变量附加一些条件限制(通常用等式或不等式表示).例1.1.1某工厂有两条生产线,分别用来生产M和P两种型号的产品,利润分别为200元/个和300元/个,生产线的最大生产能力分别为每日100和120,生产线每生产一个M产品需要1个劳动日(1个工人工作8小时称为1个劳动日)进行调试、检测等工作,而每个P产品需要2个劳动日,该厂工人每天共计能提供160劳动日,假如原材料等其它条件不受限制,问应如何安排生产计划,才能使获得的利润最大?解 设两种产品的生产量分别为12,x x ,则该问题的数学模型为 目标函数 12max z 200300x x =+.约束条件 1212100,120,2160,0,1,2.j x x x x x j ≤⎧⎪≤⎪⎨+≤⎪⎪≥=⎩(1.1.1)在Model 窗口输入如下模型: MAX =200*X1+300*X2; X1<=100; X2<=120;X1+2*X2<=160;注 LINGO 默认所有决策变量都是非负,因而变量非负条件可以不必输入. 选菜单File|Save As (或按F5)将模型存盘,默认文件格式的扩展名为.lg4. 选菜单File|Print (或按F7)可以在打印机上输出该模型. LINGO 的语法规定:(1) 求目标函数的最大值或最小值分别用MAX=…或MIN=…来表示;(2) 每个语句必须以分号“;”结束,每行可以有多个语句,语句可以跨行;(3) 变量名称必须以字母(A ~Z )开头,由字母、数字和下划线所组成,长度不超过32个字符,不区分大小写;(4) 可以给语句加上标号,例如[OBJ] MAX =200*X1+300*X2; (5) 以!开头,以“;”号结束的语句是注释语句;(6) 如果对变量的取值范围没有作特殊说明,则默认所有决策变量都非负;(7) LINGO 模型以语句“MODEL:”开头,以“END ”结束,对于比较简单的模型,这两个语句可以心省略.选菜单LINGO|Solve (或按Ctrl+S ),或用鼠标点击“求解”按钮,如果模型有语法错误,则弹出一个标题为“LINGO Error Message ”(错误信息)的窗口,指出在哪一行,有怎样的错误,每种错误都有一个编号.如果语法通过,LINGO 用内部所带的求解程序求出模型的解,然后弹出一个标题为“LINGO Solver Status ”(求解状态)的窗口,其内容为变量个数、约束条件个数、优化状态、非零变量个数、耗费内存、所花时间等信息,点击Close 关闭该窗口,屏幕上出现标题为“Solution Report ”(解的报告)的信息窗口,显示优化计算的步数、优化后的目标函数值、列出各变量的计算结果,本例的具体内容如下: Global optimal solution found.Objective value: 29000.00 Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostX1 100.0000 0.000000 X2 30.00000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price 1 29000.00 1.000000 2 0.000000 50.00000 3 90.00000 0.0000004 0.000000 150.0000该报告说明:目标函数值为29000,变量值分别为X1=100,X2=30.“Reduced Cost ”的含义是缩减成本系数(最优解中变量的Reduced Cost 值自动取零),“Row ”是输入模型中的行号,“Slack or Surplus ”的意思为松弛或剩余,即约束条件左边与右边的差值,对于“<=”不等式,右边减左边的差值称为Slack(松弛),对于“>=”不等式,左边减右边的差值称为Surplus (剩余),当约束条件的左右两边相等时,松弛或剩余的值为零,如果约束条件无法满足,即没有可行解,则松弛或剩余的值为负.“Dual Price ”的意思是影子价格,上面报告中Row 2的松弛值为0,意思是说第二行的约束条件,即第一条生产线最大生产能力已达到饱和状态(100个),影子价格为50,含义是:如果该生产线最大生产能力增加1,能使目标函数值,即利润增加50;报告中Row 3的松弛值为90,表示按照最优解安排生产(X2=30),则第三行的约束条件,即第二条生产线的最大生产能力120剩余了90,因此增加该生产线的最大生产能力对目标函数的最优值不起作用,故影子价格为0;以上结果可以保存到文件中(扩展名为.lgr ).例1.1.2 基金的优化使用(2001年建模数学竟赛C 题).假设某校基金会得到了一笔数额为M 万元的基金,打算将其存入银行,校基金会计划在n 年内每年用部分本息奖励优秀师生,要求每年的奖金额相同,且在n 年仍保留原基金数额.银行存款税后年利率见表1.1.2.表1.1.2 银行存款税后利率表存期 1年 2年 3年 5年 税后年利率%1.82.162.5922.88校基金会获得最佳的基金使用计划,以提高每年的奖金额,请在5000M =万元、5n =年的情况下设计具体存款方案.1.2 用LINGO 编程语言建立模型1.1节介绍了LINGO 的基本用法,其优点是输入模型较直观,一般的数学表达式无须作大的变换即可直接输入.对于规模较少的规划模型,用直接输入方式是有利的,但是,如果模型的变量和约束条件个数都比较多,若仍然用直接输入方式,虽然也能求解并得出结果,但是这种做法有明显不足之处:模型的编幅很长,不便于分析修改和扩展,例如,目标函数中有求和表达式102011ij iji j c x==∑∑,若直接输入的方式,将有200个ij c 和200个ij x 相乘再相加.1.2.1 LINGO 模型的基本组成LINGO 建模语言引入了集合的概念,为建立大规模数学规划模型提供了方便.用LINGO 语言编写程序来表达一个实际优化问题,称为LINGO 模型.例1.2.1 某公司有6个供货栈(仓库),现有8个客户各要一批货,各供货栈到8个客户处的单位货物运输价见表1.2.1.解 引入决策变量ij x ,表示从第i 个货栈到第j 个客户的货物运量.用符号ij c 表示从第i 个货栈到第j 个客户的单位货物运价,i a 表示第i 个货栈的最大供货量,j d 表示第j 个客户的需求量.则本问题的数学模型为:6811min ij ij i j z c x ===∑∑,8161,1,2,,6..,1,2,,80,1,2,,6,1,2,,8ij i j ij j i ij x a i s t x d j x i j ==⎧≤=⎪⎪⎪==⎨⎪⎪≥==⎪⎩∑∑ (1.2.1)1.集合定义部分LINGO 将集合(SET)的概念引入建模语言,集合是一组相关对象构成的组合,代表模型中的实际事物,并与数学变量及常量联系起来,是实际问题到数学的抽象.例1.2.1中的6个仓库可以看成是一个集合,8个客户可以看成另一个集合.每个集合在使用之前需要预先给出定义,定义集合时要明确三方面内容:集合的名称、集合内的成员(组成集合的个体,也称元素)、集合的属性(可以看成是与该集合有关的变量或常量,相关于数组).定义仓库集合:WH/w1..w6/:AI;其中WH 是集合的名称,w1..w6是集合内成员,“..”是特定的省略号(如果不用该省略号,也可以把成员一一列举出来,成员之间用逗号或空格分开),表明该集合有6个成员,分别对应6个货栈,AI 是集合的属性,它可以看成一个一维数组,有6个分量,分别表示各货栈现有货物的总数.集合、成员、属性的命名规则与变量相同,可按自己的意愿,用有一定意义的字母数字串来表示,式中“/”和“/:”是规定的语法规则.定义客户集合:VD/v1..v8/:DJ;该集合有8个成员,DJ 是集合的属性(有8个分量)表示各客户的需求量. 定义表示运输关系(路线)的集合:LINKS(WH,VD):C,X;该集合以初始集合WH 和DJ 为基础,称为衍生集合(或称派生集合),C 和X 是该衍生集合的两个属性.衍生集合的定义语句有如下要素组成:(1) 集合的名称; (2) 对应的初始集合;(3) 集合的成员(可以省略不写明); (4) 集合的属性(可以没有).定义衍生集合时可以用罗列的方式将衍生集合的成员一一列举出来,如果省略不写,则默认衍生集合的成员取它的所对应初始集合的所有可能的组合,上述衍生集合LINKS 的定义中没有指明成员,而它对应的初始集合WH 有6个成员,VD 有8个成员,因此LINKS 成员取WH 和VD 的所有可能组合,即集合LINKS 有48个成员,48个成员可以排列成一个矩阵,其行数与集合WH 的成员个数相等,列数与集合VD 的成员个数相等.相应地,集合LINKS 的属性C 和X 都相当于二维数组,各有48个分量,C 表示货栈i w 到客户j v 的单位货物运价,X 表示货栈i w 到客户j v 的货物运量.本模型完整的集合定义为:SETS :WH/W1..W6/:AI; VD/V1..V8/:DJ; LINKS(WH,VD):C:X; ENDSETS注 集合定义部分以语句SETS :开始,以语句ENDSETS 结束,这两个语句必须单独成一行. ENDSETS 后面不加标点符号.2.数据初始化(数据段)LINGO 建模语言通过对数据初始化部分来实现对已知属性赋以初始值,格式为: DATA :AI=60,55,51,43,41,52;DJ=35,37,22,32,41,32,43,38; C=6,2,6,7,4,2,5,9 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;ENDDATA3.目标函数和约束条件目标函数表达式 6811min ij iji j z c x===∑∑用LINGO 语句表示为:MIN =@SUM (LINKS(I,J):C(I,J)*X(I,J));式中,@SUM 是LINGO 提供的内部函数,其作用是对某个集合的所有成员,求指定表达式的和,该函数需要两个参数,第一个参数是集合名称,指定对该集合所有成员求和,如果此集合是一个初始集合,它有m 个成员,则求和运算对这m 个成员进行,相当于求1mi =∑,第二参数是一个表达式,表示求和运算对该表达式进行.此处@SUM 的第一个参数是LINKS(I,J),表示求和运算对衍生集合LINKS 进行,该集合的维数是2,共有48个成员,运算规则是:选对48个成员分别求表达式C(I,J)*X(I,J)的值,然后求和,相当于求6811ij iji j c x==∑∑,表达式中的C 和X 是集合LINKS 的两个属性,它们各有48个分量.注 如果表达式中参与运算的属性属于同一个集合,则@SUM 语句中索引(相当于矩阵或数组的下标)可以省略,假如表达式中参与运算的属性属于不同的集合,则不能省略属性的索引.本例的目标函数可以表示成:MIN =@SUM (LINKS:C*X);约束条件81,1,2,,6iji j xa i =≤=∑实际上表示了6个不等式,用LINGO 语言表示该约束条件,语句为:@FOR (WH(I):@SUM (VD(J):X(I,J))<=AI(I));语句中的@FOR 是LINGO 提供的内部函数,它的作用是对某个集合的所有成员分别生成一个约束表达式,它有两个参数,第一个参数是集合名称,表示对该集合的所有成员生成对应的约束表达式,上述@FOR 的第一个参数是WH ,它表示货栈,共6个成员,故应生成6个约束表达式,@FOR 的第二个参数是约束表达式的具体内容,此处再调用@SUM 函数,表示约束表达式的左边是求和,是对集合VD 的8个成员,并且对表达式X(I,J)中的第二维J 求和,即81ijj x=∑,约束表达式的右边是集合WH 的属性AI ,它有6个分量,与6个约束表达式一一对应.本语句中的属性分别属于不同的集合,所以不能省略索引I ,J.注 @SUM 和@FOR 函数可以嵌套使用.同样地,约束条件61,1,2,,8ijj i cd j ===∑用LINGO 语句表示为:@FOR (VD(J):@SUM (WH(I):X(I,J))=DJ(J)); 目标函数及约束条件的模型为:MIN =@SUM (LINKS(I,J):C(I,J)*X(I,J)); @FOR (WH(I):@SUM (VD(J):X(I,J))<=AI(I));@FOR(VD(J):@SUM(WH(I):X(I,J))=DJ(J));4.完整的模型MODEL:SETS:WH/W1..W6/:AI;VD/V1..V8/:DJ;LINKS(WH,VD):C,X;ENDSETSDATA:AI=60,55,51,43,41,52;DJ=35,37,22,32,41,32,43,38;C=6,2,6,7,4,2,5,94,9,5,3,8,5,8,25,2,1,9,7,4,3,37,6,7,3,9,2,7,12,3,9,5,7,2,6,55,5,2,2,8,1,4,3;ENDDATAMIN=@SUM(LINKS(I,J):C(I,J)*X(I,J));@FOR(WH(I):@SUM(VD(J):X(I,J))<=AI(I));@FOR(VD(J):@SUM(WH(I):X(I,J))=DJ(J));END注 LINGO模型以语句MODEL:开始,以语句END结束,这两个语句单独成一行.完整的模型由集合定义、数据段、目标函数和约束条件等部分组成,这几个部分的先后次序无关紧要,!开头语句是注释语句(可有可无).选择菜单LINGO|Solve(或按Ctrl+S),或用鼠标点击“求解”按钮,在“Solution Report”信息窗口中,看到具体求解结果.最优运输方案1.3 LINGO的运算符和函数1.3.1 LINGO的常用运算符1.算术运算符^乘方﹡乘/除﹢加﹣减LINGO唯一的一元算术运算符是取反函数“﹣”.算术运算术的优先级别为:单目“-”最高,其余依次为^,*和/,+和-,同级自左至右,加括号可改变运算次序.2.逻辑运算符在LINGO中,逻辑运算符主要用于集循环函数的条件表达式中,来控制在函数中哪些集成员被包含,哪些被排斥.在创建稀疏集时用在成员资格过滤器中.LINGO具有9种逻辑运算符:3.关系运算符关系运算符通常用在约束条件表达式中,用来指定约束条件表达式左边与右边必须满足的关系,有以下三种:= <= >= LINGO中没有单独的“<”和“>”关系.1.3.2 LINGO函数在默认情况下,LINGO规定变量是非负的,也就是说下界为0,上界为+∞。
LINGO软件的基本使⽤⽅法第3章 LINGO软件的基本使⽤⽅法3.1LINGO⼊门3.1.1LINGO软件的安装过程和主要特⾊LINGO9.0 for Windows软件的安装过程与LINDO6.1 for Windows软件的安装过程类似。
软件安装程序的⽂件⼤⼩通常是20M 多⼀点,当你开始安装后,仍然需要接受安装协议、选择安装⽬录(默认的⽬录通常是C:\LINGO9).安装完成前,会出现图3.1所⽰的对话框,这个对话框询问你希望采纳的默认的建模(即编程)语⾔,系统推荐的是采⽤LINGO语法,即选项“LINGO( recommended)”;你也可以选择“LINDO”将LINDO语法作为默认的设置。
在图3.1中按下“OK(确认)”按钮,系统就会完成LINGO的安装过程。
安装后你也可以随时通过“LINGO Options File Format”命令来修改默认的建模(即编程)语⾔。
图3.1 选择编程语法格式我们下⾯假设LINGO9.0 For Windows软件已经成功安装。
第⼀次运⾏LINGO软件时,系统需要你输⼊密码(图3.2),操作⽅法与LINDO完全类似,这⾥不再重复了。
与LINDO类似,LINGO也有两种命令模式:⼀种是常⽤的Windows模式,通过下拉式菜单命令驱动LINGO运⾏(多数的菜单命令通常有快捷键,常⽤的菜单命令在⼯具图3-2输⼊授权密码栏中有图标表⽰的快捷按钮),界⾯是图形式的,使⽤起来也⽐较⽅便;另⼀种是命令⾏(Command-Line)模式,仅在命令窗⼝(Command Window)下操作,通过输⼊⾏命令驱动LINGO运⾏,其使⽤界⾯不是图形式的,⽽是字符式的,初学者往往不太容易掌握,与第2章⼀样,我们仍然主要在Windows菜单驱动下介绍⼀下命令⾏模式下的主要⾏命令。
LINGO9.0软件⽐以前的版本有了很⼤的改进,功能⼤⼤加强,性能更加稳定,解答结果更加可靠。
我们前⾯说过,从基本功能看,与LINDO相⽐,LINGO软件主要具有两⼤优点:(1)除具有LINDO的全部功能外,还可⽤于求解⾮线性规划问题,包括⾮线性整数规划问题。
LINGO常用菜单命令1.求解模型(Solve)从LINGO菜单中选用“求解”命令、单击“Solve”按钮或按Ctrl+S组合键可以将当前模型送入内存求解。
2.求解结果...(Solution...)从LINGO菜单中选用“Solution...”命令、单击“Solution...”按钮或直接按Ctrl+O组合键可以打开求解结果的对话框。
这里可以指定查看当前内存中求解结果的那些内容。
3.查看...(Look...)从LINGO菜单中选用“Look...”命令或直接按Ctrl+L组合键可以查看全部的或选中的模型文本内容。
4.灵敏性分析(Range,Ctrl+R)用该命令产生当前模型的灵敏性分析报告:研究当目标函数的费用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。
灵敏性分析是在求解模型时作出的,因此在求解模型时灵敏性分析是激活状态,但是默认是不激活的。
为了激活灵敏性分析,运行LINGO|Options…,选择General Solver Tab,在Dual Computations列表框中,选择Prices and Ranges选项。
灵敏性分析耗费相当多的求解时间,因此当速度很关键时,就没有必要激活它。
LINGO模型的构成:4个段•目标与约束段目标与约束条件•集合段(SETS:~ ENDSETS)变量定义•数据段(DATA:~ENDDATA)数据输入•初始段(INIT:~ENDINIT)输入求解初始值•计算段(CALC:~ENDCALC)对输入的数据进行计算(类似预处理)注:9.0版本新增计算段(calc:~endcalc)•初始段(INIT:~ENDINIT)init:x=1;!给非线性模型迭代求解提供初值;若设想x=0.1试试看?endinitmax=@sin(x/2);x•计算段(CALC:~ENDCALC)model :!前20项Fibonacci数列;sets:Fib/1..20/:x;!Fib相当于(集合)类型名,系统称x为属性(attribute),x相当于数组名,x(1),...,x(20); endsetscalc:x(1)=1;x(2)=1;x(3)=x(2)+x(1);@for(Fib(i)|i#gt#3:x(i)=x(i-1)+x(i-2));Endcalct=@sum(Fib:x);end•数据段(DATA:~ENDDATA)SETS:SET1 /A, B, C/: X, Y;!集合名为SET1,数组名为X和Y,系统称之为属性,X(A) X(B) X(C) Y(A) Y(B) Y(C); ENDSETSDATA:X = 1,2,3;!行向量形式;Y = 4,5,6;ENDDATAs1=@sum(set1(i):x(i)); !s1=@sum(set1:x);s2=@sum(set1(i):y(i));注:数据之间的逗号和空格可以互相替换DATA:X, Y = 1, 4,2, 5,3, 6;!列向量形式;ENDDATA阅读如下代码:代码1:model:!可省略;max=2*x1+3*x2;4*x1+3*x2<=10;3*x1+5*x2<=12;end !可省略;!note:用Mathematica软件可求出精确解14/11,18/11; 代码2:将上述代码用集合语言描述model :sets:xx/1..1/:x,y; !集合名称为xx,x和y称为属性Attribute; endsetsmax=@sum(xx:2*x(i)+3*y(i));@for(xx(i):4*x(i)+3*y(i)<=10);@for(xx(i):3*x(i)+5*y(i)<=12);end代码3:model :sets:xx/1..2/ :x,c,d,e ;endsetsmax=@sum(xx:c*x);@sum(xx:d*x)<=10;@sum(xx:e*x)<=12;data:c=2 3;d=4 3;e=3 5;enddataend代码4:model:sets:xx/1..2/:x;endsetsmax=2*x(1)+3*x(2);4*x(1)+3*x(2)<=10;3*x(1)+5*x(2)<=12;end代码5:model:sets:row/1..2/;!row为原始集合名,内有2个元素;col/1..3/;!col为原始集合名,内有3个元素;link(row,col):x;!link为派生集合名,内有2*3=6个元素;x为二维数组名;!可用元素为x(1,1) x(1,2) x(1,3),x(2,1) x(2,2) x(2,3)以行优先方式排列 ; endsetsmax=@sum(link(i,j):x(i,j));@for(link(i,j):@bin(x(i,j))); ! 0-1变量;end注:lingo->generate->display model将把所有基于集合的紧凑表达式扩展成为等价的完全展开的数量模型。