JMeter基本使用方法
白羽 1 环境搭建
此部分是我借用LoadRunner的Sample程序作为服务器，通过JMeter进行
Web性能测试的过程。希望对学习JMeter的朋友有所帮助。 2 使用JMeter录制脚本
2.1 建立JMeter测试计划(Test Plan)
打开JMeter，看到左边显示一个空的测试计划，把该测试计划改名为
TestPlan1。右键单击该测试计划，选择“添加(Add)”-“线程组(Thread Group)”，添
加一个线程组，改名为TestGroup1。如下图所示：
2.2 设置并启动JMeter代理服务器
右键单击在“工作台(Work Bench)”，选择“非测试元件(Non-Test Elements)”
中的“Http代理服务器(HTTP Proxy Server)”，如下图所示：
设置该“Http代理服务器”(HTTP Proxy Server)，“目标控制器(Target
Controller)”选择刚才建立的线程组(Test Plan1>Thread Group1)。
点击“启动”，启动该代理服务器。
2.3 设置IE的代理服务器配置
测试工程师打开IE界面，选择“工具(Tools)”->“Internet选项(Internet Option)”->“连接(connections)”->“局域网设置(LAN setting)”，如下图所示：
在局域网设置(LAN setting)界面勾上“为LAN使用代理服务器(Use a proxy
server for your LAN)”，设置地址(address)为“localhost”，端口(Port)为8080，确定
(OK)。
2.4 录制脚本
在浏览器的URL栏输入需要测试的地址，进行操作，操作完毕后，点击
JMeter中的“Http代理服务器(HTTP Proxy Server)”的“停止(STOP)”按钮，你
1 LINGO的使用简介
LINGO软件是美国的LINGO系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包．LINGO除了能够用于求解线性规划和二次规划外，还可以用于非线性规划求解、以及一些线性和非线性方程(组)的求解等．LINGO软件的最大特色在于它允许优化模型中的决策变量为整数，即可以求解整数规划，而且执行速度快．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．在这里仅简单介绍LINGO的使用方法．
LINGO(Linear INteractive and General Optimizer )的基本含义是交互式的线性和通过优化求解器．它是美国芝加哥大学的 Linus Schrage 教授于1980年开发了一套用于求解最优化问题的工具包，后来经过完善成何扩充，并成立了LINDO系统公司．这套软件主要产品有：LINDO，LINGO，LINDO API和What’sBest．它们在求解最优化问题上，与同类软件相比有着绝对的优势．软件有演示版和正式版．正式版包括：求解包(solver suite)、高级版(super)、超级版(hyper)、工业版(industrial)、扩展版(extended)．不同版本的LINGO对求解问题的规模有限制，如附表３-1所示．
附表３-1 不同版本LINGO对求解规模的限制
版本类型 总变量数 整数变量数非线性变量数 约束数
演示版 300 30 30 150
求解包 500 50 50 250
高级版 2000 200 200 1000
超级版 8000 800 800 4000
1 Lingo基本用法总结
LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。Lingo免费版可以支持30个未知数，lingo破解版可以支持几万个未知数、几万个约束条件。
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。 然后点击工具条上的按钮 即可。
算术运算符
Lingo中变量不区分大小写，以字母开头不超过32个字符
算术运算符是针对数值进行操作的。LINGO提供了5种二元运算符：
＾ 乘方 ﹡ 乘 ／ 除 ﹢ 加 ﹣ 减
LINGO唯一的一元算术运算符是取反函数“﹣”。
这些运算符的优先级由高到底为：
高 ﹣（取反）
＾
﹡／
低 ﹢﹣
运算符的运算次序为从左到右按优先级高低来执行。运算的次序可以用圆括号“（）”来改变。
数学函数
标准数学函数：
@abs(x) 返回x的绝对值
@sin(x) 返回x的正弦值，x采用弧度制
@cos(x) 返回x的余弦值
@tan(x) 返回x的正切值 2 @exp(x) 返回常数e的x次方
@log(x) 返回x的自然对数
@lgm(x) 返回x的gamma函数的自然对数
@sign(x) 如果x<0返回-1；否则，返回1
@floor(x) 返回x的整数部分。当x>=0时，返回不超过x的最大整数；当x<0时，返回不低于x的最大整数。
最大最小函数：
@smax(x1,x2,„,xn) 返回x1，x2，„，xn中的最大值
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。
