约束条件:lingo代码
时间: 2023-07-09 18:50:16 浏览: 137
根据上面的多目标线性规划模型,我们可以使用 Lingo 语言编写代码求解。下面是一个简单的 Lingo 代码示例,其中包含了目标函数和约束条件的定义:
```
model:
sets:
i /1..n/;
j /1..k/;
endsets
data:
l(i) w(i) Smax
enddata
minimize:
sum(i,j,x(i,j)) - sum(i,l(i)*w(i))
subject to:
forall(i,j): x(i,j) <= Smax
forall(i): sum(j,l(i,j)) = l(i)
forall(i): sum(j,w(i,j)) = w(i)
forall(i,j): x(i,j) >= 0
forall(i,j): l(i,j) >= 0
forall(i,j): w(i,j) >= 0
end
```
在代码中,我们使用 `sets` 定义了两个集合 `i` 和 `j`,分别表示木板和矩形的编号。使用 `data` 定义了木板的长度、宽度和最大面积等参数。使用 `minimize` 定义了目标函数,使用 `subject to` 定义了约束条件。
注意,在 Lingo 中,我们使用 `sum` 表示求和,使用 `forall` 表示对所有元素都成立。同时,我们也可以使用其他的语法来定义目标函数和约束条件,具体可以参考 Lingo 的官方文档。
相关问题
带约束的p-中值lingo代码
以下是一个简单的带约束的p-中值问题的LINGO代码示例:
```
sets:
i /1*5/;
j /1*7/;
parameters:
p (i) /1, 2, 3, 4, 5/
w (i,j) /100, 200, 300, 400, 500, 600, 700/,
capacity (i) /1500, 2000, 2500, 3000, 3500/;
variables:
x (i,j) binary;
z;
equations:
obj define objective function;
cap define capacity constraint for each i;
assign ensure one value is assigned to each i;
obj.. z =e= sum((i,j), w(i,j)*x(i,j));
cap(i).. sum(j, w(i,j)*x(i,j)) =l= capacity(i);
assign(i).. sum(j, x(i,j)) =e= p(i);
model p_median /all/;
solve p_median using mip maximize z;
```
在这个示例中,我们有5个位置(i)和7个客户(j),每个位置有一个容量限制(capacity),并且每个位置必须分配一个值(p)。我们的目标是最小化每个位置和客户之间的加权距离(w)。我们使用二元变量(x)表示每个客户是否分配到每个位置,然后定义了三个约束条件:容量约束,分配约束和目标函数。最后,我们使用MIP(混合整数规划)求解器来解决这个问题。
货机装运lingo代码
货机装运Lingo代码主要是通过使用Lingo这一数理规划软件来进行货机装运的优化问题求解。Lingo是一种强大的优化软件,可以帮助我们在给定的约束条件下找到最佳的货机装运方案。
首先,在Lingo中定义货机装运的目标函数和约束条件。通常目标函数可以定义为最小化货机的成本,约束条件包括货机的装载限制、货物量的要求以及各种运输成本等。
然后,我们需要将问题的数据输入到Lingo软件中。数据可以包括货机的容量、目的地的需求以及运输的成本等。这些数据将作为变量或参数传递给Lingo模型。
接下来,我们使用Lingo提供的数学建模语言来建立货机装运的数学模型。通过定义变量、参数和约束条件,我们可以将问题转化为一个数学规划模型。
然后,我们使用Lingo的求解功能来求解这个数学规划模型。Lingo将通过使用各种优化算法来寻找最佳的货机装运方案,以最小化成本或其他目标函数。
最后,我们可以通过Lingo输出结果来获得最佳的货机装运方案。这个方案可以帮助决策者做出合理的决策,以最大程度地满足需求,并同时降低成本。
总之,货机装运Lingo代码是一种利用Lingo软件来进行货机装运问题求解的方法。通过定义目标函数、约束条件和输入数据,并使用Lingo的数学建模和求解功能,我们可以得到一个最优的货机装运方案。