lingo入门教程

LINGO软件的基本使用方法1.LINGO入门LINGO的界面•LINGO软件的主窗口（用户界面），所有其他窗口都在这个窗口之内。•模型窗口（ModelWindow），用于输入LINGO优化模型（即LINGO程序）。•状态行（最左边显示“Ready”，表示“准备就绪”）•当前时间•当前光标的位置一个简单的LINGO程序例直接用LINGO来解如下二次规划问题：40,322100..123.02779821212122212121为整数xxxxxxtsxxxxxxMax输入窗口如下：程序语句输入的备注：•LINGO总是根据“MAX=”或“MIN=”寻找目标函数，而除注释语句和TITLE语句外的其他语句都是约束条件，因此语句的顺序并不重要。•限定变量取整数值的语句为“@GIN(X1)”和“@GIN(X2)”，不可以写成“@GIN(2)”，否则LINGO将把这个模型看成没有整数变量。•LINGO中函数一律需要以“@”开头，其中整型变量函数（@BIN、@GIN）和上下界限定函数（@FREE、@SUB、@SLB），@BIN函数在0－1规划中有广泛应用@BND(L,X,U)表示L=X=U输出结果：运行菜单命令“LINGO|Solve”最优整数解X=(35，65)最大利润=11077.5一个简单的LINGO程序LINGO的基本用法的几点注意事项•LINGO中不区分大小写字母；变量和行名可以超过8个字符，但不能超过32个字符，且必须以字母开头。•用LINGO解优化模型时已假定所有变量非负(除非用限定变量取值范围的函数@free或@sub或@slb另行说明)。•变量可以放在约束条件的右端(同时数字也可放在约束条件的左端)。但为了提高LINGO求解时的效率，应尽可能采用线性表达式定义目标和约束(如果可能的话)。•语句是组成LINGO模型的基本单位,每个语句都以分号结尾，编写程序时应注意模型的可读性。例如：一行只写一个语句，按照语句之间的嵌套关系对语句安排适当的缩进，增强层次感。•以感叹号开始的是说明语句(说明语句也需要以分号结束)）。2.在LINGO中使用集合基本集合与派生集合例建筑工地的位置(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。有两个临时料场位于P(5,1),Q(2,7),日储量各有20吨。从A,B两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨公里数最小。两个新的料场应建在何处，节省的吨公里数有多大？１２３４５６a1.258.750.55.7537.25b1.250.754.7556.57.75d3547611建立模型记工地的位置为，水泥日用量为；料场位置为，日储量为；从料场向工地的运送量为。),(iiba6,1,idi),(jjyx2,1,jejjiijc2622112161MIN1s.t.,1,2,,62,1,23ijjijijiijijijjifcxaybcdicejL使用现有临时料场时，决策变量只有（非负），所以这是LP模型；当为新建料场选址时决策变量为和，由于目标函数对是非线性的，所以在新建料场时是NLP模型。先解NLP模型，而把现有临时料场的位置作为初始解告诉LINGO。ijcijcjjyx,fjjyx,本例中集合的概念利用集合的概念，可以定义需求点DEMAND和供应点SUPPLY两个集合，分别有6个和2个元素(下标)。但决策变量(运送量)与集合DEMAND和集合SUPPLY都有关系的。该如何定义这样的属性？ijc集合的属性相当于以集合的元素为下标的数组。这里的相当于二维数组。它的两个下标分别来自集合DEMAND和SUPPLY，因此可以定义一个由二元对组成的新的集合，然后将定义成这个新集合的属性。ijcijc输入程序定义了三个集合，其中LINK在前两个集合DEMAND和SUPPLY的基础上定义表示集合LINK中的元素就是集合DEMAND和SUPPLY的元素组合成的有序二元组，从数学上看LINK是DEMAND和SUPPLY的笛卡儿积，也就是说LINK={（S，T）|SDEMAND，TSUPPLY}因此，其属性C也就是一个6*2的矩阵（或者说是含有12个元素的二维数组）。LINGO建模语言也称为矩阵生成器（MATRIXGENERATOR）。类似DEMAND和SUPPLY直接把元素列举出来的集合，称为基本集合(primaryset),而把LINK这种基于其它集合而派生出来的二维或多维集合称为派生集合(derivedset)。由于是DEMAND和SUPPLY生成了派生集合LINK，所以DEMAND和SUPPLY称为LINK的父集合。输入程序初始段INGO对数据是按列赋值的语句的实际赋值顺序是X=(5,2),Y=(1,7),而不是X=(5,1),Y=（2,7)等价写法：“X=5,2；Y=1,7；”同理，数据段中对常数数组A，B的赋值语句也可以写成A,B=1.251.258.750.750.54.755.75536.57.257.75；输入程序定义目标和约束，与前例的方法是类似(这里包含了派生集合)，请特别注意进一步体会集合函数@SUM和@FOR的用法。由于新建料场的位置理论上讲可以是任意的，所以在约束的最后(模型的“END”语句上面的一行)用@free函数取消了变量X、Y的非负限制在程序开头用TITLE语句对这个模型取了一个标题“LOCATIONPROBLEM；并且对目标行（[OBJ]）和两类约束（DEMAND_CON、SUPPLY_CON）分别进行了命名(请特别注意这里约束命名的特点)。解答:运行菜单命令“LINGO|Solve”局部最优解X(1)=7.249997，X(2)=5.695940，Y(1)=7.749998，Y(2)=4.928524，C（略），最小运量=89.8835(吨公里)。问题:最小运量89.8835是不是全局最优是用“LINGO|Options”菜单命令打开选项对话框，在“GlobalSolver”选项卡上选择“UseGlobalSolver”,激活全局最优求解程序。问题:最小运量89.8835是不是全局最优为减少计算工作量，对X，Y的取值再做一些限制。虽然理论上新建料场的位置可以是任意的，但显然最佳的料场位置不应该离工地太远，至少不应该超出现在6个工地所决定的坐标的最大、最小值决定的矩形之外，即:0.5=x=8.75,0.75=y=7.75.可以用@bnd函数加上这个条件取代模型END上面的行，运行NLP模型，全局最优求解程序花费的时间仍然很长，运行27分35秒时人为终止求解(按下“InterruptSolver”按钮)得到左边模型窗口和全局求解器的状态窗口此时目标函数值的下界（ObjBound=85.2638）与目前得到的最好的可行解的目标函数值（BestObj=85.2661）相差已经非常小，可以认为已经得到了全局最优解。计算结果012345678901234567835476112016工地与料场示意图:“*”表示料场，“+”表示工地可以认为是模型的最后结果附注：如果要把料厂P(5,1),Q(2,7)的位置看成是已知并且固定的，这时是LP模型。只需要把初始段的“XY=5，1，2，7；”语句移到数据段就可以了。此时，运行结果告诉我们得到全局最优解（变量C的取值这里略去），最小运量136.2275(吨公里)。稠密集合与稀疏集合包含了两个基本集合构成的所有二元有序对的派生集合称为稠密集合(简称稠集)。有时候，在实际问题中，一些属性(数组)只在笛卡儿积的一个真子集合上定义，这种派生集合称为稀疏集合(简称疏集)。例(最短路问题)在纵横交错的公路网中，货车司机希望找到一条从一个城市到另一个城市的最短路.下图表示的是公路网,节点表示货车可以停靠的城市,弧上的权表示两个城市之间的距离(百公里).那么,货车从城市S出发到达城市T,如何选择行驶路线,使所经过的路程最短?STA1A2A3B1B2C1C2633665874678956STA1A2A3B1B2C1C2633665874678956分析假设从S到T的最优行驶路线P经过城市C1,则P中从S到C1的子路也一定是从S到C1的最优行驶路线;假设P经过城市C2,则P中从S到C2的子路也一定是从S到C2的最优行驶路线.因此,为得到从S到T的最优行驶路线,只需要先求出从S到Ck(k=1,2)的最优行驶路线,就可以方便地得到从S到T的最优行驶路线.同样,为了求出从S到Ck(k=1,2)的最优行驶路线,只需要先求出从S到Bj(j=1,2)的最优行驶路线;为了求出从S到Bj(j=1,2)的最优行驶路线,只需要先求出从S到Ai(i=1,2,3)的最优行驶路线.而S到Ai(i=1,2,3)的最优行驶路线是很容易得到的(实际上,此例中S到Ai(i=1,2,3)只有唯一的道路)分析STA1A2A3B1B2C1C2633665874678956此例中可把从S到T的行驶过程分成4个阶段,即S→Ai(i=1,2或3),Ai→Bj(j=1或2),Bj→Ck(k=1或2),Ck→T.记d(Y,X)为城市Y与城市X之间的直接距离(若这两个城市之间没有道路直接相连，则可以认为直接距离为∞)，用L(X)表示城市S到城市X的最优行驶路线的路长:0;1min,,.2YXLSLXLYdYXXS本例的LINGO求解“CITIES”(城市):一个基本集合(元素通过枚举给出)L:CITIES对应的属性变量(我们要求的最短路长)“ROADS”(道路):由CITIES导出的一个派生集合(请特别注意其用法),由于只有一部分城市之间有道路相连，所以不应该把它定义成稠密集合，将其元素通过枚举给出，这就是一个稀疏集合。D:稀疏集合ROADS对应的属性变量(给定的距离)本例的计算1231123321233112221221216,3,3;min6,8,7107;min5,6,474;min6,8158;min7,9169;min5,6205.LALALALBLALALALALBLALALALALCLBLBLBLCLBLBLBLTLCLCLCSTA1A2A3B1B2C1C2633665874678956所以,从S到T的最优行驶路线的路长为20.进一步分析以上求解过程,可以得到从S到T的最优行驶路线为S→A3→B2→C1→T.这种计算方法在数学上称为动态规划(DynamicProgramming)本例的LINGO求解“CITIES”(城市):一个基本集合(元素通过枚举给出)L:CITIES对应的属性变量(我们要求的最短路长)“ROADS”(道路):由CITIES导出的一个派生集合(请特别注意其用法),由于只有一部分城市之间有道路相连，所以不应该把它定义成稠密集合，将其元素通过枚举给出，这就是一个稀疏集合。D:稀疏集合ROADS对应的属性变量(给定的距离)本例的LINGO求解从模型中还可以看出：这个LINGO程序可以没有目标函数，这在LINGO中，可以用来找可行解(解方程组和不等式组)。在数据段对L进行赋值，只有L(S)=0已知，后面的值为空(但位置必须留出来，即逗号“，”一个也不能少，否则会出错)。如果这个语句直接写成“L=0；”，语法上看也是对的，但其含义是L所有元素的取值全部为0，所以也会与题意不符。本例的LINGO求解虽然集合CITIES中的元素不是数字，但当它以CITIES(I)的形式出现在循环中时，引用下标I却实际上仍是正整数，也就是说I指的正是元素在集合中的位置(顺序)，一般称为元素的索引(INDEX)。在@for循环中的过滤条件里用了一个函数“@index”,其作用是返回一个元素在集合中的索引值，这里@index(S)=1(即元素S在集合中的索引值为1)，所以逻