max=450X11+825x21+600x31+800x12+700x22+600x32; x11+x12<=4; x21+x22<=4; x31+x32<=2; 40x12+35x22+30*x32>=180; 以上为lingo的代码,请修改使之符合lingo的语法。

时间: 2024-09-29 08:04:59 浏览: 37
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联通VN007+ X21G_1.10.23稳定固件

在Lingo语言中,你需要使用方程式来表示线性规划问题,而不是直接写出算术表达式。以下是根据给出的数学表达式改写后的Lingo模型: ```lingo maximize obj = 450*x11 + 825*x21 + 600*x31 + 800*x12 + 700*x22 + 600*x32; subject to { x11 + x12 <= 4; // 第一个约束 x21 + x22 <= 4; // 第二个约束 x31 + x32 <= 2; // 第三个约束 40*x12 + 35*x22 + 30*x32 >= 180; // 第四个约束 x11, x12, x21, x22, x31, x32 binary; // 定义变量为整数 }; ``` 在这个模型中,`maximize` 表示目标函数,`subject to` 后面跟的是所有线性不等式约束,`binary`则指定变量为二进制整数(非零即一,用于决策变量)。记得在实际运行Lingo时,需要将此模型放入适当的上下文中。如果你有更多问题,例如关于如何设置边界条件或者解释Lingo命令,请告诉我。
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以下R代码:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 y = X1 + 2X2 + 3X3 + e, y = X11 + 2X22 + 3X33 + e, y = X21 + 2X22 + 3X23 + e beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 线性回归中分别计算三组的CV值 cv1 <- cv.glmnet(X, y1, alpha = 0) cv2 <- cv.glmnet(X, y2, alpha = 0) cv3 <- cv.glmnet(X, y3, alpha = 0) # 岭回归中计算三组的CV值并画图 ridge1 <- glmnet(X, y1, alpha = 0) ridge2 <- glmnet(X, y2, alpha = 0) ridge3 <- glmnet(X, y3, alpha = 0) # 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。问题出现在第一组交叉验证误差图的代码中,具体是在 data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) 这一行。可以看到,cv1$glmnet.fit$cvm 的值为空。所以请对原代码进行修正

xiangji11=zeros(50,50,50); xiangji12=zeros(50,50,50); xiangji21=zeros(50,50,50); xiangji22=zeros(50,50,50); R=50000; f1=24;f2=24; arfa1=45pi/180;arfa2=45pi/180; beita1=0;beita2=0; pixel=0.01;dt=1/4500; %找到两个不同相机拍摄的图像序列之间的重叠部分。 % 比较两个相机拍摄的图像序列在 x 轴上的坐标,确定了起始帧和结束帧。 % 如果第一个相机的第一帧在 x 轴上的坐标小于第二个相机的第一帧在 x 轴上的坐标,则起始帧为第二个相机的第一帧;否则起始帧为第一个相机的第一帧。 % 同样地,如果第一个相机的第一帧在 x 轴上的坐标小于第二个相机的第一帧在 x 轴上的坐标,则结束帧为第一个相机的最后一帧;否则结束帧为第二个相机的最后一帧。 if(xiangji11(1,1)<xiangji21(1,1)) startf=xiangji21(1,1); else startf=xiangji11(1,1); end if(xiangji11(1,1)<xiangji21(1,1)) endf=xiangji21(1,1); else endf=xiangji11(1,1); end for i=startf:1:endf for j=1:1:50 if(xiangji11(j,1)==i) X11=xiangji11(j,2); Y11=xiangji11(j,3); w11=atan(X11pixel/f1); fai11=atan(Y11pixelcos(w11)/f1); X12=xiangji12(j,2); Y12=xiangji12(j,3); w12=atan(X12pixel/f1); fai12=atan(Y12pixelcos(w12)/f1); end end for j=1:1:50 if(xiangji21(j,1)==i) X21=xiangji21(j,2); Y21=xiangji21(j,3); w21=atan(X21pixel/f2); fai21=atan(Y21pixelcos(w21)/f2); X22=xiangji22(j,2); Y22=xiangji22(j,3); w22=atan(X22pixel/f2); fai22=atan(Y22pixelcos(w22)/f2); end end x1(i)=R.cot(w11+arfa1)./(cot(w11+arfa1)+cot(w21+arfa2)); z1(i)=R./(cot(w11+arfa11)+cot(w21+arfa21)); y1(i)=(z1tan(fai11+beita1))/(sin(w11+arfa1)); x2(i)=R.cot(w12+arfa1)./(cot(w12+arfa1)+cot(w22+arfa2)); z2(i)=R./(cot(w12+arfa1)+cot(w22+arfa2)); y2(i)=(ztan(fai12+beita1))/(sin(w12+arfa1)); x12(i)=(x1(i)+x2(i))/2; z12(i)=(z1(i)+z2(i))/2; y12(i)=(y1(i)+y2(i))/2; end改为vs代码

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