lingo求解指派问题

指派问题是一个经典的最优化问题，其目的是在给定的n个任务和n个执行人员之间分配任务，使得总成本最小化。Lingo可以通过使用整数线性规划（ILP）来求解指派问题。以下是一个Lingo的例子：

minimize
   sum((i,j), c(i,j)*x(i,j))

subject to
   sum(j, x(i,j)) = 1, for all i
   sum(i, x(i,j)) = 1, for all j
   x(i,j) binary, for all i,j

where
   c(i,j) is the cost of assigning task i to worker j
   x(i,j) is a binary decision variable indicating whether task i is assigned to worker j

其中，c(i,j)表示任务i分配给执行人员j的成本，x(i,j)是一个二进制决策变量，表示是否将任务i分配给执行人员j。约束条件确保每个任务都只分配给一个执行人员，每个执行人员只能完成一个任务。Lingo可以通过求解上述线性规划模型来找到最小化总成本的最优解。

相关问题

lingo求解线性规划问题

Lingo是一种线性规划软件，可以用于求解线性规划问题。下面是一个简单的例子，演示如何使用Lingo求解线性规划问题：

假设有以下线性规划问题：

最大化 3x + 4y
约束条件：
x + 2y <= 8
2x + y <= 10
x >= 0, y >= 0

使用Lingo可以很方便地求解这个问题。以下是在Lingo中输入该问题的示例：

max = 3x + 4y
x + 2y <= 8
2x + y <= 10
x >= 0
y >= 0

在Lingo中，可以使用“max”来表示最大化问题，使用“min”来表示最小化问题。在输入完约束条件后，可以点击Lingo界面中的求解按钮，即可得到问题的最优解。

当然，这只是一个简单的例子，实际使用Lingo求解线性规划问题可能会更加复杂。需要根据具体的问题情况进行调整。

lingo求解最短路径问题

Lingo是一种编程语言和软件工具，可以用来求解最短路径问题。最短路径问题指的是在给定的城市之间的线路和距离已知的情况下，从一个起始城市到达目标城市，通过使用Lingo编程来选择最短路径。

使用Lingo编程解决最短路径问题的一种常见方法是使用线性规划模型。该模型可以将最短路径问题转化为一个优化问题，通过定义目标函数和约束条件来确定最优解。例如，可以使用Lingo来定义一个模型，以找到从城市1到城市7的最短路径的长度。

Lingo中可以使用一些库或函数来实现最短路径算法，例如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法。这些算法可以帮助在给定的城市网络中找到最短路径并计算出路径的长度。

总结起来，Lingo是一种用于求解最短路径问题的编程语言和软件工具，可以通过定义优化模型和使用相应的算法来确定最短路径的长度。通过使用Lingo编程，可以方便地解决城市之间最短路径的选择问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [lingo解最短路径问题](https://download.csdn.net/download/tianzhao1234p/10592957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [用lingo解决“最短路径问题”](https://blog.csdn.net/sanqima/article/details/23192579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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