用lingo11汽车生产计划数学建模代码问题：问题1的程序： max=2x1+3x2+3X3； 1.5×1+5x2+5 ×3=600； 280 x1+250 x2 + 400 * x3=60000; x1>=0； x2>=0； x3＞=0；

这是一个线性规划问题，使用Lingo (一种优化软件) 对汽车生产计划进行数学建模。以下是代码描述：

**目标函数** (Maximization):

maximize: 
   2*x1 + 3*x2 + 3*x3

这表示最大化总产量，其中x1、x2和x3分别代表三种产品的生产量。

**约束条件** (Equality Constraints):
1. 单位时间内生产总量限制：

   1.5*x1 + 5*x2 + 5*x3 = 600

这表明每单位时间内的总生产量需等于600单位。

2. 总生产成本限制：

   280*x1 + 250*x2 + 400*x3 = 60000

这表示所有产品成本加起来不超过60000元。

**变量非负性** (Non-negativity Constraints):

   x1 >= 0
   x2 >= 0
   x3 >= 0

这意味着每种产品的生产量不能为负数，即不允许生产亏损的产品。

要解决这个问题，需要设置Lingo模型，输入上述规则，然后求解最优的x1、x2和x3值，以满足最大产量和成本控制的目标。你可以通过Lingo的用户界面或编写脚本来运行这个模型。如果你有其他关于如何在Lingo中设置这个问题的问题，可以继续提问。

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lingo11汽车生产计划数学建模代码问题：问题1的程序： max=2*x1+3*x2+3*X3； 1.5*×1+5*x2+5 *×3=600； 280* x1+250* x2 + 400 * x3=60000; x1>=0； x2>=0； x3＞=0；代码

这是一个线性规划问题，它涉及到了在Lingo11或其他优化软件中用来解决汽车生产的最大产量决策模型。以下是给出的线性规划模型代码：

Maximize (Objective Function):
   max = 2*x1 + 3*x2 + 3*x3           // 指定最大化目标产量

Subject to (Constraints):
   1.5*x1 + 5*x2 + 5*x3 = 600     // 第一个约束条件：总成本限制
   280*x1 + 250*x2 + 400*x3 = 60000 // 第二个约束条件：生产能力限制
   x1 >= 0                        // 非负产量，x1、x2和x3都是汽车类型的产量
   x2 >= 0
   x3 >= 0

这里：
- `x1`, `x2`, `x3` 分别代表三种不同类型汽车的产量。
- 第一个等式表示每种汽车的成本加权总和不超过600单位货币。
- 第二个等式代表生产线的总生产能力限制。
- 最后三行说明所有产量都必须是非负的，即不允许生产负量。

要解决这个问题，你可以使用像LINGO这样的优化软件，输入这个模型并求解，找出最优解，即在满足约束条件下能获得的最大产量组合及对应的生产值。

编写下式子影子价格lingo代码max=4*x1+3*x2+5*x3; 8*x1+3*x2+9*x3<=320; 6*x1+4*x2+8*x3<=420; 8*x1+6*x2+8*x3<=480;

在 Lingo 编程语言中，你可以使用影子价格（Shadow Prices）的概念来表示线性规划问题中的约束条件。以下是针对给定不等式约束的 Lingo 代码，用于最大化目标函数 `max = 4*x1 + 3*x2 + 5*x3`：

* 定义变量
var x1 >= 0, x2 >= 0, x3 >= 0;

* 定义目标函数
maximize z := 4*x1 + 3*x2 + 5*x3;

* 约束1: 8*x1 + 3*x2 + 9*x3 <= 320
subject to
   8*x1 + 3*x2 + 9*x3 <= 320;     // 使用 <= 表示小于或等于
   pi1 := dual(1);                     // 创建影子价格 pi1

* 约束2: 6*x1 + 4*x2 + 8*x3 <= 420
   6*x1 + 4*x2 + 8*x3 <= 420;
   pi2 := dual(2);

* 约束3: 8*x1 + 6*x2 + 8*x3 <= 480
   8*x1 + 6*x2 + 8*x3 <= 480;
   pi3 := dual(3);

* 设置默认结束条件
end;

在 Lingo 中，`dual()` 函数用于获取某个约束的影子价格（这里假设默认使用单纯形法求解）。运行这个模型后，`pi1`, `pi2`, 和 `pi3` 就会是相应约束的影子价格。