根据问题一给出的模型用lingo写出代码

针对问题一的模型，以下是使用 Lingo 求解的代码示例：

sets:
    O/1..41/:l,i;  /* 定义作物集合 */
    P/0..6/:t;     /* 定义时间周期集合 */
    Q/0..4/:j;     /* 定义地块类型集合 */
    A(o,p):x,y,z,w;/* 定义变量集，例如 x 表示某作物在某年种植的亩数 */
    B(o,q):v;      /* 定义变量集，例如 v 表示某种作物在特定地块上的亩数 */
endsets

data:                   /* 数据定义部分 */
    jiage = ...;       /* 销售价格数据 */
    chengben = ...;    /* 种植成本数据 */
enddata

/* 目标函数与约束条件 */
y(i,t) = x(i,t) * v(i,j);  /* y 表示某作物在某年某地块的实际种植量 */

/* 最小化超出需求的部分 */
min = @sum(O(i): @sum(P(t): @sum(Q(j)): (y(i,t) - li)));

注意，上述代码省略了具体的价格和成本数值，请参照原始数据补充完整。其中 `li` 应代表预期销量或者其他相关数据点。

相关问题

请你用lingo软件写出在此文献中使用他所给出了数学模型和数据建立一个小规模R206的代码

根据提供的文献内容，以下是使用LINGO软件编写的针对小规模R206算例的代码。此代码包含了文献中提到的数学模型和数据：

! "车辆-无人机"串联模式下的应急物资配送路线问题 - 小规模R206算例;

! 参数定义;
SETS:
    NODES /1..8/:; ! 节点集合，1为仓库，2和3为车辆站点，4-8为受灾点;
    VEHICLES /1/:; ! 车辆集合;
    DRONES /1..2/:; ! 无人机集合;
    LINKS(NODES, NODES): distance, time, x, y, z; ! 节点间的距离、时间及决策变量;
ENDSETS

DATA:
    ! 节点坐标;
    COORD = 0 0  ! 仓库
            10 10  ! 车辆站点1
            20 20  ! 车辆站点2
            5 5   ! 受灾点1
            15 15  ! 受灾点2
            25 25  ! 受灾点3
            35 35  ! 受灾点4
            45 45; ! 受灾点5

    ! 节点间距离;
    distance = 0 14.14 28.28 7.07 14.14 21.21 28.28 35.36
               14.14 0 14.14 7.07 10 14.14 21.21 28.28
               28.28 14.14 0 21.21 21.21 14.14 14.14 7.07
               7.07 7.07 21.21 0 7.07 14.14 21.21 28.28
               14.14 10 21.21 7.07 0 7.07 14.14 21.21
               21.21 14.14 14.14 14.14 7.07 0 7.07 14.14
               28.28 21.21 14.14 21.21 14.14 7.07 0 7.07
               35.36 28.28 7.07 28.28 21.21 14.14 7.07 0;

    ! 节点间运输时间 (假设速度为1);
    time = @EVAL(distance);

    ! 受灾点需求;
    demand = 0 0 0 5 5 5 5 5;

    ! 无人机参数;
    max_load = 10; ! 无人机最大负载;
    max_battery = 60; ! 无人机最大续航时间 (分钟);
ENDDATA

! 目标函数: 最小化受灾点等待时间之和;
MIN = @SUM(NODES(i) | i #GT# 3 : wait_time(i));

! 约束条件;
! 车辆从仓库出发并返回;
@FOR(VEHICLES(v):
    x(1, v) + y(1, v) = 1;
    x(@SIZE(NODES), v) + y(@SIZE(NODES), v) = 1;
);

! 所有无人机返回仓库;
@FOR(DRONES(d):
    @SUM(NODES(j): z(j, d)) = 1;
);

! 车辆路径连续性;
@FOR(NODES(i) | i #NE# 1 #AND# i #NE# @SIZE(NODES):
    @SUM(NODES(j): x(i, j)) - @SUM(NODES(k): x(k, i)) = 0;
);

! 无人机路径连续性;
@FOR(DRONES(d):
    @FOR(NODES(m) | m #GT# 3:
        @SUM(NODES(l): z(l, m, d)) - @SUM(NODES(n): z(m, n, d)) = 0;
    );
);

! 无人机负载约束;
@FOR(DRONES(d):
    @SUM(NODES(m) | m #GT# 3: demand(m) * z(m, d)) <= max_load;
);

! 无人机电池消耗约束;
@FOR(DRONES(d):
    @SUM(NODES(l, m) | l #LT# m: time(l, m) * z(l, m, d)) <= max_battery;
);

! 时间同步约束;
@FOR(NODES(i) | i #NE# 1 #AND# i #NE# @SIZE(NODES):
    arrival_time(i) = departure_time(i) + @SUM(NODES(j): time(i, j) * x(i, j));
);

! 无人机起飞和降落站点约束;
@FOR(DRONES(d):
    @FOR(NODES(j) | j #GT# 3:
        @SUM(NODES(i): z(i, j, d)) = 1;
    );
);

! 无人机起飞和降落时间约束;
@FOR(DRONES(d):
    @FOR(NODES(m) | m #GT# 3:
        arrival_drone_time(m, d) = departure_drone_time(m, d) + @SUM(NODES(l): time(l, m) * z(l, m, d));
    );
);

! 无人机起飞和降落时间与车辆时间同步;
@FOR(DRONES(d):
    @FOR(NODES(i) | i #GT# 3:
        arrival_drone_time(i, d) >= arrival_time(i);
        departure_drone_time(i, d) <= departure_time(i);
    );
);

! 变量定义;
@FOR(NODES(i): 
    @BINARY(x(i, i+1));
    @BINARY(y(i, i+1));
    @BINARY(z(i, i+1, d));
);

! 初始时间;
departure_time(1) = 0;

! 受灾点等待时间;
@FOR(NODES(i) | i #GT# 3:
    wait_time(i) = arrival_drone_time(i, d) - demand(i) / speed;
);

END

### 说明：
1. **参数定义**：定义了节点集合、车辆集合和无人机集合。
2. **数据输入**：包括节点坐标、节点间距离、节点间运输时间、受灾点需求、无人机最大负载和最大续航时间。
3. **目标函数**：最小化受灾点等待时间之和。
4. **约束条件**：
- 车辆从仓库出发并返回。
- 所有无人机返回仓库。
- 车辆路径连续性。
- 无人机路径连续性。
- 无人机负载约束。
- 无人机电池消耗约束。
- 时间同步约束。
- 无人机起飞和降落站点约束。
- 无人机起飞和降落时间约束。
- 无人机起飞和降落时间与车辆时间同步。
5. **变量定义**：定义了决策变量 `x`, `y`, `z` 为二进制变量。
6. **初始时间**：车辆从仓库出发的时间设为0。
7. **受灾点等待时间**：计算每个受灾点的等待时间。

请注意，这只是一个示例代码，可能需要根据实际情况进行调整和优化。希望这个代码对你有所帮助！

写出lingo求解代码

基于提供的文档信息来设计一个Lingo模型以解决上述生产的规划问题可能如下形式：

model:
sets: 
    Weeks /1..17/;  /*定义周次集*/
    production(weeks); /*第w周生产产品的数量*/
    arrival(weeks); /*第w周到货的产品数量*/
    available(weeks); /*第w周分销点可用产品数量*/
    orderd(weeks); /*第w周的客户订单数量*/
    dispatched_orders(weeks); /*第w周应发订单数量*/
    actual_delivery(weeks); /*第w周实际发货数量*/
    inventory(weeks); /*第w周分销点库存数量*/
    shortage(weeks); /*第w周分销点产品缺货数量*/
    forecasted_order(weeks);/*预测第w周分销点订单数量*/
endsets 

/*目标函数 - 最小化成本*/
min = @sum(weeks(i): 2*inventory(i) + 3*shortage(i));

/*生产运输约束*/
forall (weeks(i)| i>1 ) : arrival(i) = production(i-1);

/*可用数量约束*/
forall (weeks(i)): available(i) = inventory(i-1) + arrival(i) - actual_delivery(i);

/*应发数量约束*/
forall (weeks(i)): dispatched_orders(i) <= available(i);

/*实际发货量不能超过需求量*/
forall (weeks(i)): actual_delivery(i) <= orderd(i);

/*库存数量更新*/
forall (weeks(i)): inventory(i) = available(i) - (orderd(i)-shortage(i));

/*客户订单等于预测订单数*/
forall (weeks(i)| i>=10 and i<=26 ): orderd(i)=forecasted_order(i);
initial inventory;

data:
/*初始化库存 */
inventory(1) = initial_inventory;
/*预测的需求 */
forecasted_order::15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26;
enddata

请注意，以上LINGO模型是一种简化示例，并且某些细节如initial_inventory初始库存数值、预测需求的具体数字等需根据实际情况填写。同时，由于未提供具体的历史订单数据和其他相关数据，因此`forecasted_order`的数组是随意设定的。在实际应用时，请替换为您自己的数据。