lingo求解周期分配的问题的代码

Lingo是一款由Lindo Systems开发的线性规划和整数优化软件包，常用于解决复杂的优化问题，包括周期调度问题。在Python中，你可以通过其提供的API或接口库来编写代码。周期分配问题通常涉及如何最优地安排资源或任务在一系列的时间周期内，例如工人的轮班表、机器的任务顺序等。

下面是一个简单的例子，展示如何使用Lingo解决周期调度问题：

from lingo import *

# 创建模型
model = LpProblem('Cycle Scheduling', LpMinimize)

# 定义变量：每个工人在每个周期的工作小时数
work_hours = LpVariable.dicts('worker_hours', [(i, j) for i in workers for j in periods], lowBound=0, cat='Continuous')

# 添加约束：每个周期的总工作量等于预设值
for period in periods:
    model += lpSum(work_hours[i][period] for i in workers) == workload[period]

# 指定目标函数（这里假设最小化总工时）
model.objective = lpSum(work_hours[i][j] for i, j in work_hours.keys())

# 解决模型
model.solve()

# 打印结果
for worker in workers:
    for period in periods:
        print(f"Worker {worker} in period {period}: {work_hours[worker][period].varValue:.2f}")

#