model: sets: qiye/1..96/:d,n,l,s; endsets data: s=@ole('F:\各种竞赛\2023年数学建模培训\第四套\数据处理\问题一模型求解1.xlsx','s'); @ole('F:\各种竞赛\2023年数学建模培训\第四套\数据处理\问题一模型求解1.xlsx','d')= d; @ole('F:\各种竞赛\2023年数学建模培训\第四套\数据处理\问题一模型求解1.xlsx','n')= n; @ole('F:\各种竞赛\2023年数学建模培训\第四套\数据处理\问题一模型求解1.xlsx','l')= l; enddata max = @sum(qiye:d*s) @for(qiye:@bnd(0,d,1)); @sum(qiye:d)=5000; end

这段代码是一个使用LINGO语言编写的数学建模模型。代码中包括了一些LINGO的关键字和语法结构，用于定义集合、数据和约束条件。

首先，通过 "sets" 关键字定义了一个集合 "qiye"，包括了从 1 到 96 的整数范围。集合 "qiye" 中的元素用于表示企业编号。

接下来，使用 "data" 关键字读取了一个名为 "问题一模型求解1.xlsx" 的Excel文件中的数据。通过 "@ole" 函数可以从Excel文件中读取指定的数据，并将其赋值给变量 "s"、"d" 和 "n"。

然后，使用关键字 "max" 定义了一个最大化目标函数。目标函数的表达式为 "@sum(qiye:d*s)"，表示将集合 "qiye" 中的每个企业的 "d" 值与 "s" 值相乘，并求和。

在下一行使用 "@for" 关键字和 "@bnd" 函数进行循环迭代。这段代码的意思是对于集合 "qiye" 中的每个企业，限制其 "d" 值的取值范围在 0 到 1 之间。

最后，使用 "@sum(qiye:d)=5000;" 的形式定义了一个约束条件。该约束条件表示集合 "qiye" 中所有企业的 "d" 值之和必须等于 5000。

请注意，具体的模型和数据处理需要根据实际问题进行调整。这只是一个示例代码，供参考使用。

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model: sets: A/a1..a146/:al,as; B/b1..b134/:bl,bs; C/c1..c122/:cl,cs; endsets data: al=@OLE('D:\桌面\jm.xlsx'); bl=@OLE('D:\桌面\jm.xlsx'); cl=@OLE('D:\桌面\jm.xlsx'); enddata min=@sum(A(i):as(i))+@sum(B(m):bs(m))+@sum(C(k):cs(k)); @for(A(i):@bin(as(i))); @for(B(i):@bin(bs(i))); @for(C(i):@bin(cs(i))); (@sum(A(i):al(i)*as(i)/0.6)+@sum(B(m):bl(m)*bs(m)/0.66)+@sum(C(k):cl(k)*cs(k)/0.72))*(1-0.0133)>26*2.82*10000;

这是一个数学模型，使用了三个集合A、B和C，每个集合都有一些元素。数据部分定义了每个元素的值，这些值来自于一个名为'jm.xlsx'的OLE对象。模型的目标是将集合A、B和C中的元素分配给二进制变量as、bs和cs，以最小化一个目标函数。目标函数的计算包括了集合元素的乘积、系数和比率，并与一个固定值进行比较。如果目标函数的结果大于固定值的乘积，则满足约束条件。

model: sets: row/1..3/:b; col/1..4/:c,x; link(row,col):a; endsets data: c=6 2 3 9; a=5 6 -4 -4 3 -3 2 8 4 2 -1 3; b=2 25 10; enddata max=@sum(col:c*x); @for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i)); end

这是一个线性规划问题，使用 LINGO 或者 Gurobi 等数学优化工具可以求解。

其中 sets 定义了变量的行和列，data 中给出了约束条件和目标函数的系数。max 定义了最大化的目标函数，@sum(col:c*x) 表示将所有列的值与对应的系数相乘后求和。@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i)) 表示对于每一行 i，都有对应的约束条件 @sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i)。

求解时需要将这个问题转化为标准形式，即将约束条件转化为等式约束和非负约束，通常使用单纯形法或内点法求解。