最優(yōu)化模型課件-09.數(shù)學(xué)軟件matlab,lindo lingo教程-howto

3LINGO§3.1LINGO的基本特LINGO8.0forWindows軟件比以前的版本有了很大的改進(jìn)，功能大大增強(qiáng)，性能更加穩(wěn)LINGO8.0forWindows軟件安裝程序的文件大小通常20M多一點(diǎn)，安裝過(guò)程與LINDO6.1forWindowsLINGO8.0forWindows軟件已經(jīng)安裝完動(dòng)LINGO運(yùn)行（多數(shù)的菜單命令通常有快捷鍵，常用的菜單命令在中有圖標(biāo)表示的快捷按鈕），界面是圖形式的，使用起來(lái)也比較方便；另一種是命令行(Command-Line)模式,僅在命而是字符式的，初學(xué)者往往不太容易掌握。與上一章一樣，我們?nèi)匀恢饕赪indows菜單驅(qū)動(dòng)模式下介紹LINGO的使用方法，最后再簡(jiǎn)單介紹一下命令行模式下的主要行命令。2、LINGO包含了內(nèi)置的建模語(yǔ)言，允許以簡(jiǎn)練、直觀的方式描述較大規(guī)模的優(yōu)化問(wèn)題，模型前一條是很容易理解的。那么后一條呢？從前一章的介紹中可以看到，雖然LINDO輸入模型的格式與我們數(shù)學(xué)上對(duì)數(shù)學(xué)規(guī)劃的表達(dá)式非常接近，但是如果我們希望在LINDO模型窗口下輸入一個(gè)比較大規(guī)模的模型，那將是一件非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力的事情。例如，如果決策變量有1000個(gè)，由于LINDO模型窗口下輸入模型的方法幾乎是不可能的。而LINGO則在這方面通過(guò)引入建模語(yǔ)言有了很大改進(jìn).也就是說(shuō)，即使你只對(duì)解線性規(guī)劃感，你也應(yīng)該學(xué)習(xí)使用LINGO?！?.2圖1GOLNGOMODEL–LING011LOIO一個(gè)狀行（仔細(xì)察，可發(fā)現(xiàn)菜也有區(qū)）目，態(tài)行左顯示的是“dy”，表示“準(zhǔn)備就緒”；右下角現(xiàn)實(shí)的是當(dāng)前時(shí)間，時(shí)間前面是當(dāng)前光標(biāo)的位置（11列）。將來(lái)，用戶可以用選項(xiàng)命令（LINGO|Options菜單命令）決定是否需要顯示工具作為一個(gè)最簡(jiǎn)看看2.2節(jié)中輸入的那個(gè)簡(jiǎn)單例LINGO下應(yīng)當(dāng)如何輸入.當(dāng)時(shí)我們把它存入了一個(gè)名為EXAM0202.LTX的模型文件LINDO和LINGO輸入的差別，我們現(xiàn)在重新用LINDO把它打開(kāi)，看到該例子是如圖2所示的線性規(guī)劃。LINGOLINDOLINGO模型。我們選擇菜單),“打開(kāi)文件”的框，我們?cè)谙抡业紼XAM0202.LTX，選定該文件后，屏幕顯示如圖3。這個(gè)以知道當(dāng)前的活動(dòng)窗口），命令窗口顯示的正是從EXAM0202.LTX讀出的原始文本文件“exam0202才是由EXAM0202.LTX轉(zhuǎn)化而來(lái)的等價(jià)的LINGO模型。將目標(biāo)函數(shù)的表示方式從“MAX”變成了[]以“END”結(jié)束）。注意：在上一章的最后，我們?cè)?jīng)用行命令“SAVE”把同樣的LINDO模型存入了一個(gè)名為MODEL01.LTX正確地轉(zhuǎn)化LINGO模型對(duì)于LINDO中用菜單命令保存下來(lái)的模型，LINDOLINGOLINDO模型輸入時(shí)應(yīng)盡量采用“規(guī)范化”的格式LINGO模型“exam0202”已經(jīng)成功地得到了。現(xiàn)在把光標(biāo)移動(dòng)到現(xiàn)在我們可以把模型和結(jié)果報(bào)告保存在文件中。例如，當(dāng)光標(biāo)位于“exam0202”模型窗口時(shí)選擇菜單命令“File|SaveAs”，則出現(xiàn)圖4所示的框。后綴“LG4”表示LINGO格式的模型文件，以這個(gè)格式保存模型時(shí)LINGO將給出警告，因?yàn)槟Ｐ椭械母袷叫畔ⅲㄈ缱煮w、顏色、嵌入LINGO報(bào)告文件。除“LG4”文件外，這里的另外幾種格式的文件其實(shí)都是普通的文本文件，可以求解時(shí)也會(huì)顯示狀態(tài)窗口（5所示）LINDO求解時(shí)的狀態(tài)窗口中的內(nèi)容要多一些（LINDOLINGOWINDOWS5有固定變量的約束也不列入約束統(tǒng)計(jì)中（1.8節(jié)的說(shuō)明）?？偟膩?lái)說(shuō)，這些統(tǒng)計(jì)值的意義比較清楚，圖5中最下面一行的含義也與LINDO狀態(tài)窗口類似，我們下面主要詳細(xì)介紹一下圖5左邊的兩個(gè)框中內(nèi)容。左上角是求解器（求解程序）狀態(tài)框（SolverStatus），1；左下角是擴(kuò)展的求解器（求解程序）狀態(tài)框（ExtendedSolverStatus），含義見(jiàn)表2。Model1章"GlobalOptimum","LocalOptimum","Feasible","Infeasible"（不可行）,"Unbounded"（）"Interrupted"（中斷 "Undetermined"（未確定SolverB-and-B（分枝定界算法Global（全局最優(yōu)求解程序Multistart（用多個(gè)初始點(diǎn)求解的程序BestObj分枝數(shù)（B-and-B程序）；2 98x1+277x2—x12—0.3x1x2—2x2s.t.x1+x2x12x1 x20解QP比用LINDO解要容易輸入模型。注意：原來(lái)的整數(shù)限定語(yǔ)句“GINX1”和“GINX2”這里的都是函數(shù)調(diào)用，在后面（本章3.5節(jié)）詳細(xì)介紹LINGO中能夠使用的所有函數(shù)?，F(xiàn)在運(yùn)行菜單命令“LINGO|Sove7=5，5152章.6LNGOPINL（純整數(shù)非線性規(guī)劃（LINGOPIQ（純整數(shù)二次規(guī)劃來(lái)求解？本人也不清楚。你還可以選擇運(yùn)行菜單命令“WINDOWSatusWindow8所示的狀態(tài)窗口（這時(shí)我們已經(jīng)把該規(guī)劃模型保存到了文件IQP0302B.LG4中，所以這個(gè)名字現(xiàn)在也出現(xiàn)在了狀態(tài)窗口中），從中可以看到目前為止找到的最佳目標(biāo)值“BestObj”與問(wèn)題的上界“Objound（LNGO|Opon或@sub或@slb另行說(shuō)明）。LINDO不同，變量可以放在約束條件的右端（同時(shí)數(shù)字也可放在約束條件的左端）。但為了提高LINGO求解時(shí)的效率，應(yīng)盡可能采用線性表達(dá)式定義目標(biāo)和約束（如果可能）。在LINGO中使用重要的，與LINDO相比，這可使輸入較大規(guī)模問(wèn)題的過(guò)程得到簡(jiǎn)化。存費(fèi)用為20。假定生產(chǎn)提前期為0，初始庫(kù)存為10條船。如何安排生產(chǎn)可使總費(fèi)用最?。课覀冇肈EM,RP,OP,INV分別表示需求、正常生產(chǎn)的產(chǎn)量、加班生產(chǎn)的產(chǎn)量、庫(kù)存量，則DEM,RP,OP,INV對(duì)每個(gè)季度都應(yīng)該有一個(gè)對(duì)應(yīng)的值，也就說(shuō)他們都應(yīng)該是一個(gè)由4個(gè)元素組成的數(shù)組，其中DEM是已知的，而RP,OP,INV是未知數(shù)?，F(xiàn)在我們可以寫(xiě)出這個(gè)問(wèn)題的模型。首先，目 {400RP(I)450OP(I)20INV(II是（如1000個(gè)季度）的時(shí)候。QUARTERS={1，2，3，4}，它們就是上面數(shù)組的下標(biāo)集合，而數(shù)組LINGO正是充分利用了這種數(shù)組及其下標(biāo)的關(guān)系，引入了“集合”及其“屬性”的概念，把QUARTERS={1，2，3，4}稱為集合，把DEM,RP,OP,INV稱為該集合的屬性。3214LPLINGO10。我們可以看到這個(gè)輸入以“MODEL：”NSTS定義集合及其屬性，后一部分（從“DATA：”到“ENDDATA”）是給出常量DEM的值，中間部分標(biāo)都要求和，所以我們連下標(biāo)i也省去了；如果不省略，目標(biāo)函數(shù)也可以等價(jià)地寫(xiě)成“@SUM(QUARTERS(i):400*RP(i)+450*OP(i)+20*INV(i))”。i=2，3，4時(shí)有所區(qū)別，所以對(duì)下標(biāo)集合的元素（下標(biāo)）加了一個(gè)“i#GT#1”的限制條件，而把是邏輯運(yùn)算符號(hào)，意思是“大于”（其他邏輯運(yùn)算符將在本章后面3.4節(jié)介紹）?，F(xiàn)在運(yùn)行菜單命令“LINGO|Solve”，則可以得到圖11所示的解答報(bào)告，全局最優(yōu)解RP=（40，LINGO集合段（SETS）：SETSENDSETS結(jié)束，作用在于定義必要的于數(shù)組）quarters（含義是季節(jié)），這里它包含四個(gè)元素即四個(gè)季節(jié)指標(biāo)（24（D（PPV）（tsus的4020,V這樣的屬性(這些量的具體數(shù)值如果是常量，則可在數(shù)據(jù)段輸入；如果是未知數(shù)，則可在初始段輸入初值)ts402.0全qurs函數(shù)，可在具體使用中體會(huì)其功能和用法(3.5節(jié))quarters的41000數(shù)據(jù)段（DATA）：這部分要以DATA開(kāi)始，以ENDDATA結(jié)束，作用在于對(duì)集合的屬DEM的賦值也可以寫(xiě)成“DEM=40607525”。在LINGO模型中，如果想在運(yùn)行時(shí)才對(duì)參數(shù)賦值，可以在數(shù)據(jù)段使用輸入語(yǔ)句。但這僅用于對(duì)單個(gè)變量賦值，而不能用于屬性變量（數(shù)組），輸入語(yǔ)句格式為：“變量名=？；”。例如，初始段（INIT）：INITENDINIT結(jié)束，作用在于對(duì)集合的屬性（數(shù)組）定義迭代初值，如果有一個(gè)接近最優(yōu)解的初值，對(duì)LINGO求解模型是有幫助的。格式為：attribute=value_list;上例中沒(méi)有初始化部分，在下一個(gè)例子中舉例說(shuō)明。實(shí)際上，LINGO模型在求解時(shí)也是要展開(kāi)成與LINDO模型類似的形式的。選擇菜單命令6個(gè)建筑工地要開(kāi)工，每個(gè)工地的位置（ab表示，距離單位：公里）及d（噸）3P5,1Q(2,7)20噸。兩個(gè)新的，日儲(chǔ)量仍各為20噸，問(wèn)應(yīng)建在何處，節(jié)省的噸公里數(shù)有多大。１２３４５６a3b5d35476表 工地的位置（a,b）及水泥日用量 記工地的位置為(ab)，水泥日用量為d,i1,L6；料場(chǎng)位置為 e,j1,2ji的運(yùn)送量為c (xa)2(xa)2(yb s.t.j16i1

j1i1id iije jj 當(dāng)使用現(xiàn)有臨時(shí)料場(chǎng)時(shí)，決策變量只有c，是LP模型；當(dāng)為新建料場(chǎng)選址時(shí)決策變量為c x,jyjfxjyjNLP13DEMANDSUPPLY集合中的元素就是DEMAND和SUPPLY的笛卡兒積，也就是為矩陣（MATRIXGENERATOR）。DEMAND和SUPPLY這種直接把元素列舉出來(lái)的集合，稱為基本集合（primaryset，也可譯為“原始集合”），LINK這種基于基本集合構(gòu)造的集合稱為派生集合（derivedset,也可譯為“導(dǎo)出集合”）。Y=(1,7),而不是X=(5,1),Y=（2,7)。也就是說(shuō)，LINGO對(duì)數(shù)據(jù)是按列賦值的，而不是按行。當(dāng)然，你直接寫(xiě)成兩個(gè)語(yǔ)句“X=5,2；Y=1,7；”也是等價(jià)的。同樣道理，數(shù)據(jù)段中對(duì)常數(shù)數(shù)組A，B的賦A,B=1.251.258.750.750.54.755.75536.57.25由于新建料場(chǎng)的位置可以是任意的，所以我們?cè)诩s束的最后（END上面一行）用@free函數(shù)取消了變量X、Y非負(fù)限制。此外，我們用TITLE語(yǔ)句對(duì)這個(gè)模型取了一個(gè)標(biāo)題13的程序后，現(xiàn)在就可以運(yùn)行菜單命令“LINGO|Solve”，很快得到，最佳的料場(chǎng)位置不應(yīng)該離工地太遠(yuǎn)，無(wú)論如何至少不應(yīng)該超出現(xiàn)在6個(gè)工地所決定的坐標(biāo)的最大、最小值決定的矩形之外，即:0.5<=x<=8.75,0.75<=y<=7.75.可以用@bnd函數(shù)加上這個(gè)條件取代模型END上面的行，運(yùn)行NLP模型，發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)求解程序花費(fèi)的時(shí)間仍然很長(zhǎng)，圖14是運(yùn)行2735秒時(shí)人為終止求解的求解狀態(tài)窗口。圖 14可以看出，此時(shí)目標(biāo)函數(shù)值的下界（ObjBound=85.2638）與目前得到的最好的可行解的目標(biāo)函數(shù)值（BestObj=85.2661）相差已經(jīng)非常小，可以認(rèn)為已經(jīng)得到了全局最優(yōu)解。部分結(jié)果1516中，我們可以畫(huà)出料場(chǎng)和工地的位置示意13中把初始段的“XY=5，1，2，7；”語(yǔ)句移到數(shù)據(jù)段就可以了。此時(shí)，運(yùn)行結(jié)果告訴我們得到全局最優(yōu)解（變量C的取值這里略去），最小運(yùn)量136.2275(噸公里)。上節(jié)我們介紹了在LINGO中可以定義和使用兩類集合：基本集合和派生集合。前面的例子中集合（簡(jiǎn)稱稠集）。其實(shí)在LINGO中，派生集合的元素可以只是這個(gè)笛卡兒積的一個(gè)真子集合，最短路問(wèn)題在交錯(cuò)的公路網(wǎng)中，貨車希望找到一條從一個(gè)城市到另一個(gè)城市的最路.假設(shè)圖17表示的是該公路網(wǎng),節(jié)點(diǎn)表示貨車可以停靠的城市,弧上的權(quán)表示兩個(gè)城市之間的距離（百公里）.那么,貨車從城市S出發(fā)到達(dá)城市T,如何選擇行駛路線,使所經(jīng)過(guò)的路程最短?66655 3T 37 17假設(shè)從S到T的最優(yōu)行駛路線P經(jīng)過(guò)城市C1,則P中從S到C1的也一定是從S到C1的最優(yōu)行駛路線;假設(shè)P經(jīng)過(guò)城市C2,則P中從S到C2的也一定是從S到C2的最優(yōu)行駛路線.因此,為了得到從S到T的最優(yōu)行駛路線,我們只需要先求出從S到Ck(k=1,2)的最優(yōu)行駛路線,就可以方便地得到從S到T的最優(yōu)行駛路線.同樣,為了求出從S到Ck(k=1,2)的最優(yōu)行駛路線,只需要先求出從S到Bj(j=1,2)的最優(yōu)行駛路線;為了求出從S到Bj(j=1,2)的最優(yōu)行駛路線,只需要先求出從S到Ai(i=1,2,3)的最優(yōu)行駛路線.而S到Ai(i=1,2,3)的最優(yōu)行駛路線是很容易得到的(實(shí)際上,此例中S到Ai(i=1,2,3)只有也就是說(shuō),此例中我們可以把從S到T4個(gè)階段,S→Ai(i=1,23Ai→Bj(j=12Bj→Ck(k=12),Ck→T.記d(Y,X)為城市Y與城市X之間的直接距離（若這兩個(gè)城市之間沒(méi)長(zhǎng),則:L(X)min{L(Y)d(Y,XY

XL(A1)=6,L(A2)=3,L(B1)=min{L(A1)+6,L(A2)+8,L(A3)+7}=10=L(B2)=min{L(A1)+5,L(A2)+6,L(A3)+4}=7=L(C1)=min{L(B1)+6,L(B2)+8}=15=L(C2)=min{L(B1)+7,L(B2)+9}=16=L(T)=min{L(C1)+5,L(C2)+6}=20=所以,從S到T的最優(yōu)行駛路線的路長(zhǎng)為20.進(jìn)一步分析以上求解過(guò)程,可以得到從S到T的最優(yōu)行駛路線為S→A3→B2→C1→T.上面這種計(jì)算方法在數(shù)學(xué)上稱為動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DynamicProgramming）.動(dòng)態(tài)規(guī)劃也是最優(yōu)化的一LINGO18LINGO程序。，LROADS應(yīng)的屬性變量（給定的距離從模型中還可以看出：這個(gè)LINGO程序可以沒(méi)有目標(biāo)函數(shù)，這在LINGO中是允許的，可以用來(lái)找可行解（解方程組和不等式組。此外，在數(shù)據(jù)段我們對(duì)L進(jìn)行了賦值，但只有L（S）=0是已知現(xiàn)在循環(huán)中時(shí)，下標(biāo)I卻實(shí)際上是正整數(shù)，也就是說(shuō)I指的正是元素在集合中的位置（順序，一般稱為元素的索引（INDEX。我們?cè)贎for循環(huán)中故意用了一個(gè)函數(shù)“@index”,其作用是返回一個(gè)元素在集合中的索引值，這里@index(S)=1，所以邏輯關(guān)系式“I#GT#@index(S)”可以直接等析，可以得到從S到T的最優(yōu)行駛路線為S→A3→B2→C1→T。用起來(lái)不方便。LINGO提供了另一種定義稀疏集合的方法，這就是“元素過(guò)濾”法，能夠從構(gòu)成派-9342156--173521442921552876234Sj）=1Si，Sj0i<j320-1變量。顯然，目標(biāo)函數(shù)為BENEFIT（Si，Sj）*MATCH（Si，Sj）之和；約束條件是每個(gè)同學(xué)只能（而且必須在）iMATCHi就加起來(lái)，此和=1。顯然，這是一個(gè)0-1線性規(guī)劃。20STUDENTS集合的元素列表“S1..S8”等價(jià)于寫(xiě)成“S1S2S3S4S5S6S7S8”,PAIRS的定義中，增加了過(guò)濾條件，即邏輯關(guān)系式“&2#GT#&1”,2個(gè)父集合的元素的索引值（選擇菜單命令“LINGO|SOLVE”運(yùn)行這個(gè)程序，可以得到全局最優(yōu)值=30MATCH變量選項(xiàng)，點(diǎn)擊“OK”按鈕，得到的正是我們想看的關(guān)于最優(yōu)解的報(bào)告（如圖22所示）。是在方括號(hào)“[]”中的內(nèi)容，表示是可選的項(xiàng)，即該項(xiàng)可以有也可以沒(méi)有）:setname[/member_list/][:其中setname為定義的集合名，member_list為元素列表，attribute_list為屬性列表。元素列表可以采用顯式列舉法（即直接將所有元素全部列出，元間用逗號(hào)或空格分開(kāi)），也可以采用隱式列舉法。隱式列舉法可以有幾種不同格式，見(jiàn)表5。1,2,3,4,字符-數(shù)Car101,car102,…,OCT,NOV,DEC,年份- DEC2001,現(xiàn)時(shí)，則必須在程序的數(shù)據(jù)段以賦值語(yǔ)句的方式直接給出元素列表。例如，3.3.1節(jié)的模型（圖 QUARTERSDEM=140260375425; setname(parent_set_list)[/member_list/][:pe（父集合列表（如12…sme當(dāng)元素列表（mlt）不在集合定義中出現(xiàn)時(shí)，還可以在程序的數(shù)據(jù)段以賦值語(yǔ)句的方式（笛卡兒積ee運(yùn)算符及其優(yōu)面的很多例子里，我們陸續(xù)用到了一些運(yùn)算符，現(xiàn)在歸納一下LING0中的三類運(yùn)算符：9（與O（或T非（等于（不等于），T（大于），E#（大于等于），##（小于），E#（小于等于）。邏輯運(yùn)算的TAO1TE（典）FE。 —（負(fù)號(hào)^*+—（減法 #AND# =LINGO函數(shù)一LINGO中還包括相當(dāng)豐富的數(shù)學(xué)函數(shù)和控制語(yǔ)句。在LINGO中建立優(yōu)化模型時(shí)可以大量@FLOOR(X)返回的整數(shù)部分（向最靠近0的方向取整）。@LGM(X返回變量X的gamma（伽瑪）函數(shù)的自然對(duì)數(shù)值（當(dāng)X為整數(shù)時(shí)LGM(X@SIGN(XX的符號(hào)值（X0時(shí)返回-1X0時(shí)返回+1）@SMAX(list)返回一列數(shù)(list)的最大值。@SMIN(list)返回一列數(shù)(list)的最小值。@function(setname[(set_index_list)[|condition]]:expression_list);其中function是集合函數(shù)名，有FOR、MAX、MIN、SUM四種；setname是集合名；set_index_list是集合索引列表（不需使用索引時(shí)可以省略）；condition是用邏輯表達(dá)式描述的條件（通常含有索引，無(wú)條件時(shí)可以省略）；expression_list是一個(gè)表達(dá)式（對(duì)@FOR@MAX返回集合setname上的表達(dá)式的最大值。@MIN返回集合setname上的表達(dá)式的最小值。@SUM返回集合setname上的表達(dá)式的和。@IN(set_name,primitive_index_1[,primitive_index_2set_name中包含本集合的元素索引primitive_index_1[,primitive_index_2...]所對(duì)應(yīng)的元素，則返回1，否則返回0。元素索“&1”、“&2”或@INDEX函數(shù)等形式給出，這里“&1”表示對(duì)應(yīng)于第1個(gè)父集合的元素的索引值，“&2”表示對(duì)應(yīng)于第2個(gè)父集合的元素的索引值。PASSED和一個(gè)不及格學(xué)生的集合FAILED，可以如下定義：STUDENTS/ZHAO,QIAN,SUN,LI/:;PASSED(STUDENTS)/QIAN，SUN/:;FAILED(STUDENTS)|#NOT#@IN(PASSED,&1):;A/B/XYC(A,B)/1,X1,Z2,Y3,X/:;X=@IN(C,@INDEX(A,2),@INDEX(B,@INDEX([set_name,]如果省略set_nameLINGOprimitive_set_element的集合，并返回索引值。如果在所有集合中均沒(méi)有找到該元素，會(huì)給I位于區(qū)間[1NIJIK*NJ@SIZE@BND(LX LXU N1付單位費(fèi)用。即@FPA(I,N1(1In(1(1NI11@FPL(I,N)(11@PSL(XMAX(0Z-X)的期望值Z為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨@PPL(A,XPoissonMAX(0Z-X)的期望值Z為均值為A的Poisson隨量。X不是整數(shù)時(shí)，采用線性插值進(jìn)行計(jì)算）。也就是說(shuō)，這個(gè)就是如下概率：當(dāng)總共有POP個(gè)球，其中G個(gè)是白球的，那么隨機(jī)地從中取出N個(gè)球，白球不超過(guò)X個(gè)的概率。@PEL(A,X)當(dāng)?shù)竭_(dá)負(fù)荷為A，服務(wù)系統(tǒng)有X個(gè)服務(wù)器且不允許排隊(duì)時(shí)的Erlang損失概率。@PEB(A,X當(dāng)?shù)竭_(dá)負(fù)荷為AX個(gè)服務(wù)器且允許無(wú)窮排Erlang繁忙概率。修時(shí)間。當(dāng)C和（或）X不是整數(shù)時(shí)，采用線性插值進(jìn)行計(jì)算）。@PFD(N,D,X)自由度為NDF分布的分布函數(shù)。@PTD(N,X)自由度為Nt分布的分布函數(shù)。@DUAL(其中filename為存放數(shù)據(jù)的文件名，該文件中記錄之間用“~”分開(kāi)。例如：MYSET/@FILE(myfile.txt)/:@FILE(myfile.txt);MIN=@SUM(MYSET(SHIPPED(I)*COST(I));@FOR(MYSET(I):SHIPPED(I)>NEED(I);SHIPPED(I)<SUPPLY(I));COST=@FILE(myfile.txt);NEED=@FILE(myfile.txt);SUPPLY=@FILE(myfile.txt);@POINTER(@RANGED(感性分析中的allowabledecrease）。@RANGEU(感性分析中的allowableincrease）。GlobalOptimum（全局最優(yōu)Unbounded（LocalOptimum（全局最優(yōu)NumericError（約束中遇到了無(wú)定義的數(shù)學(xué)操作@TEXT(用于數(shù)據(jù)段中將解答結(jié)果送到文本文件filename中。當(dāng)省略filename時(shí)，結(jié)果送到標(biāo)準(zhǔn)的@IF(logical_condition,true_result,當(dāng)邏輯表達(dá)式logical_condition的結(jié)果為真時(shí)，返回true_result，否則返回false_result。例如@IFXLT#1002015)X<10020，否則返回@USER(TheusercansupplythisinanexternalDLLorobjectcode該函數(shù)是允許用戶自己編寫(xiě)的函數(shù)（DLL或OBJ文件該用戶函數(shù)可能應(yīng)當(dāng)用C或FORTRAN定對(duì)應(yīng)的參數(shù)（C語(yǔ)言中的main(argc,argv)的編程和運(yùn)行方式）。LINGO的主要菜單與上一章介紹的LINDO主菜單比較，LINGO相當(dāng)于合并了LINDO中的Solve（求解）菜單和菜單。這些菜單的用法都是和面只對(duì)前3個(gè)主菜單中與LINDO不同而有一定LINGO特色的主令進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。File|ImportLINDOFile|UserDatabase輸入用戶使用的數(shù)據(jù)庫(kù)需要驗(yàn)證的用戶名（UserID）和（Password）Edit/PasteEdit/PasteSpecial將WINDOWS剪貼板中的內(nèi)容粘貼到當(dāng)前光標(biāo)處。與通常的粘貼命令“Edit/Paste”一樣，它僅用于剪貼板中的內(nèi)容是文本的情形，而“Edit/PasteSpecial…”可以用于剪貼板中的內(nèi)容不是文本的情形，如可以插入其它應(yīng)用程序中生成的對(duì)象（Object）或?qū)ο蟮模↙ink）。例如，編程時(shí)將代碼與數(shù)據(jù)分離是一種很好的習(xí)慣，所以LINGO模型中可能會(huì)在數(shù)據(jù)段用到從其它應(yīng)用程序中生成的數(shù)據(jù)對(duì)象（EXCEL電子表格數(shù)據(jù)），這時(shí)用“Edit/PasteSpecial”Edit|MatchEdit|PasteEdit|Select保存為L(zhǎng)INGO格式（*.LG4）的文件時(shí)才能保存下來(lái)，否則下次打開(kāi)文件時(shí)將不會(huì)還原這次你修改的顯示特性。此外，如果“按語(yǔ)法顯示色彩”選項(xiàng)是有效的（LINGO|Options），在模型窗口中將不能通過(guò)Edit|SelectFont菜單命令控制文本的顏色。Edit|InsertNew在模型窗口中選擇一個(gè)外部對(duì)象的，然后選擇Edit|Links命令，則彈出一個(gè)框，Edit|Object該主菜單下的多數(shù)命令與LINDO下相同，或者我們已經(jīng)面結(jié)合例子具體地介紹過(guò)了。我們這里只介紹LINGO|Generate、LINGO|Picture和LINGO|Options命令。LINGO|Generate和LINGO|Picture命令都是在模型窗口下才能使用，它們的功能是按照線LINGO|Generate命令的結(jié)果是以代數(shù)表達(dá)式的形式給出的（3.3.1節(jié)的例子），Nte.2節(jié)（,）。在這個(gè)圖形上單擊鼠標(biāo)右鍵，可以出現(xiàn)一個(gè)相關(guān)聯(lián)的顯示控制菜單（omn”的菜單所示），圖形顯示的內(nèi)容的放大（omIn）、縮小（mt）、顯示全部?jī)?nèi)容（Vwl），也可以控制該窗口是否顯示行名（ws）（arms）（llrs）。圖該命令將打開(kāi)一個(gè)含有7個(gè)選項(xiàng)卡的窗口（如圖？？），你可以通過(guò)它修改LINGO系統(tǒng)的各種Splash如果選擇該選項(xiàng)，則LINGO每次啟動(dòng)時(shí)會(huì)在屏幕上一個(gè)框，顯示LINGO的版本和信息；否則不彈Status（狀態(tài)欄Status如果選擇該選項(xiàng)，則LINGO系統(tǒng)每次運(yùn)行Terse（Solutionlg4lng（textLineLINGO關(guān)鍵此顯示為蘭色，注釋為綠色，其他設(shè)置行數(shù)限制為0時(shí)，整個(gè)文件不再區(qū)分顏色。Delay（延遲Paren CommandWindowEcho如果選擇該選項(xiàng)，則用File|TakeCommand命令執(zhí)LineCount命令窗口能顯示的行數(shù)的最大值為um（缺省為PageSize每行最大字符數(shù)為Width（缺省為74，可以設(shè)定為64-200之間），多余的字符將被截?cái)嗳笔≈禐?2M，矩陣使用的內(nèi)存超過(guò)該限制，LINGO將報(bào)告"ThemodelgeneratorranoutofTimeDualPricesandRangesModelOnlywhentextchanges：只有當(dāng)模型的文本修改Whentextchangesorwithexternal（線性化M系數(shù)AllowUnrestrictedUseofPrimitiveSetMember（允許地使用基本集合的員名CheckforDuplicateNamesin選擇該選項(xiàng),LINGO將檢查數(shù)據(jù)和模型中的名稱是否重復(fù)使Barrier:法(即內(nèi)點(diǎn)法Tol.初始線性可行性誤差限FinalLinearFeasibilityTol.最后線性可行性誤差限Model ScaleInitialNonlinearFeasibilityTol.初始非線性可行性誤差限FinalNonlinearFeasibilityTol.最后非線性可行性誤差限NonlinearOptimalitySlowProgressIteration迭代（缺省值為5）.ytical 選擇該選項(xiàng)LINGO將用啟發(fā)式方法生成初始解；否則選擇該選項(xiàng)LINGO將判別模型是否為二次規(guī)劃，若是選擇該選項(xiàng)LINGO在每次迭代時(shí)只檢查必須檢查的約SLP方向選擇該選項(xiàng)LINGO在每次迭代時(shí)用SLP(SuccessiveSteepest模型（ILP模型），對(duì)連續(xù)規(guī)劃和非線性模型無(wú)效?？刂撇捎脝l(fā)式搜索的次數(shù)（缺省值為3，可能的值為0-100）.啟發(fā)式方法的目的是從分枝節(jié)點(diǎn)的連續(xù)解出MinProbingRootOnly：僅根節(jié)點(diǎn)增加割（平面AllNodes：所有節(jié)點(diǎn)均增加割（平面Relative上限（比值），缺省值為0.75Max模型（ILP模型），對(duì)連續(xù)規(guī)劃和非線性模型無(wú)效。數(shù)。缺省值為8*10-6LPSolverWarmBarrier:法(即內(nèi)點(diǎn)法Cold目標(biāo)函數(shù)的絕對(duì)目標(biāo)函數(shù)的相對(duì)進(jìn)這么多百分比的解）。缺省值為5*10-8 開(kāi)始采用相對(duì)誤后才使用相對(duì)誤差限策略。缺省值為100秒。值LINGODecidesLINGO自動(dòng)選擇（缺省設(shè)置DepthFirstWorstBound：選擇具有界的節(jié)序 使用全局最優(yōu)求選擇該選項(xiàng),LINGO將用全局最優(yōu)求解程序求解模型，盡可解（缺省值為10-6）；AbsoluteWidth（絕對(duì)寬度LocalWidth（局部寬度GlobalWidth（全局寬度GlobalDistance（全局距離Abs(Absolute)Violation（絕對(duì)2、BoxSelectionDepthFirst（深度優(yōu)先序SolverDecidesLINGO決定（缺省設(shè)置，對(duì)小Barrier:法(即內(nèi)點(diǎn)法LINGO的主要行 后面鍵入"COMMANDS"（COM）可以看到LINGO的所有行命令（圖？？）?？梢钥闯觯琇INDO的不少行命令在LINGO中不再支持，如DATE，TABL，SDBC，F(xiàn)BS，F(xiàn)PUN，SMPN，等等。LINGO也增加了一些與LINDO不同令，如MEM,MODEL，F(xiàn)RMPS,GENL，GEN，HIDE,SMPI,FREEZE,DBUID,DBPWD等，表？？簡(jiǎn)要列出了這些新增命令的基本功能。括號(hào)，超過(guò)8個(gè)字符的變量名和行名被截?cái)啵虼丝赡墚a(chǎn)生重名問(wèn)題！）時(shí)凍結(jié)（即保存）系統(tǒng)參數(shù)（包括SET命令可以設(shè)定的所有參數(shù)），下次啟動(dòng)LINGO這些參數(shù)仍然有效;實(shí)際上，這些參數(shù)保存在LINGO下的F文件中；用戶隨時(shí)可以運(yùn)行“SETDEFAUT”和“FREEZE”兩條命令恢復(fù)缺省設(shè)置。即使雙方都有令，也可能在LINGO中的功能與在LINDO中不完全相同，如LINGO中的SET命令能設(shè)定的參數(shù)數(shù)量要比LINGO中多出很多。凡是用戶能夠控制的LINGO系統(tǒng)參數(shù)，SET命令都能夠?qū)λM(jìn)行設(shè)置.SET命令的使用格式為:SETparameter_name|parameter_index這里parameter_name是參數(shù)名，parameter_index是參數(shù)索引（編號(hào)），parameter_value是參數(shù)值。當(dāng)不寫(xiě)出參數(shù)值時(shí)SET命令的功能是顯示該參數(shù)當(dāng)前的值。此外，“SETDEFAULT”配置文件FLINGO后這些設(shè)置就無(wú)效了。能1234567580(0:數(shù)值導(dǎo)數(shù)1:解析導(dǎo)數(shù)90迭代次數(shù)上限(0:0求解時(shí)間的上限（秒）(0:1(1:是0:否230分枝節(jié)點(diǎn)的選擇策略（0LINGO自動(dòng)選擇；1：深度優(yōu)先；2最壞界的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先；3:最好界的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先）0(0