sets: t/1..4/:P1,P2,n,m,h,Q; endsets data: n=29 243 238.95 207.42; m=8.67 65 33.8 49; enddata max=@sum(t(i):Q(i)*P1(i)+(1-Q(i))*P2(i)); @for(t(i):P1(i)=33-6.48-44.3*h(i)/60); @for(t(i):P2(i)=44.3*h(i)/60-6.48-3.3/(h(i)/60+0.36)*0.36); @for(t(i):h(i)=@if(m(i)#gt#12.6,2e-7*m(i)^4-7e-05*m(i)^3+0.0086*m(i)^2+0.05 78*m(i)-0.6777, 0)); @for(t(i):@free(P1(i));@free(P2(i));@bin(Q(i))); End

时间: 2023-10-30 08:06:07 浏览: 141
这段代码是一个线性规划问题的建模代码。它定义了四个集合：t，P1，P2，和Q，并给定了一些数据。然后，它定义了一个最大化目标函数，该函数是一个关于t集合中元素的线性组合。接下来，使用一些约束条件来计算P1和P2的值，这些值依赖于集合t中的元素和h(i)的值。最后，定义了一些变量的类型（@free和@bin）和结束符号（End）。 请注意，这段代码是使用自定义的建模语言编写的，具体的语法和含义可能需要进一步了解。
相关问题

model: data: M=4; N=2; seed=1234567; enddata sets: rows/1..M/; cols/1..N/; table(rows,cols): X; endsets data: X=@qrand(seed); enddata end 这段代码是什么意思

这段代码是一个数学建模语言（如LINGO）的示例代码。它定义了一些数据和参数，并使用随机数生成器（@qrand）来填充一个名为X的二维表格。 具体来说，代码中的部分含义如下： - `M=4; N=2; seed=1234567;` 定义了参数M为4，N为2和种子为1234567。 - `rows/1..M/;` 定义了一个名为rows的集合，包含了从1到M的整数。 - `cols/1..N/;` 定义了一个名为cols的集合，包含了从1到N的整数。 - `table(rows,cols): X;` 定义了一个名为X的二维表格，其行标签来自于rows集合，列标签来自于cols集合。 - `X=@qrand(seed);` 使用种子为1234567的随机数生成器填充了表格X。 总体上，这段代码用于生成一个4行2列的二维表格X，并使用指定的种子值生成随机数填充表格。具体的数值在运行时会根据随机数生成器的算法和种子值而不同。

sets: factory /1..6/: a,b; plant /1..3/: x,y; endsets

Sorry, as an AI language model, I cannot provide context on what kind of sets you need. Can you please provide more information so that I can assist you better?
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LINGO模型由五个部分组成：集合段（SETS）、数据段（DATA）、初始段（INIT）、目标与约束段（MODEL）和计算段（CALC）。其中，集合段是定义模型中使用的集合，数据段是定义模型中使用的数据，初始段是对模型的初始...
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MATLAB教程：第六章 数学规划模型实例.ppt

目标函数是求最小化总的工作人员需求，即minimize \sum_{i=1}^{7} x_i，同时需要满足每天的最低需求限制。例如，周一至周日分别需要20、16、13、16、19、14和12人。lingo的模型表达式可以这样设置： lingo ...
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如何在lingo中使用集合.doc

sets: V/1..10/; 这将创建一个名为 V 的集合，其中包含 10 个元素，从 1 到 10。 二、集合的使用 集合可以用来描述模型的变量、约束条件和目标函数。例如，在第一个例题中，我们可以使用集合 V 来描述模型的变量...

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

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))(i)) 表示对于...

sets: wp/w1..w8/: w,v,x; endsets data: w=1 3 4 3 3 1 5 10; v=2 9 3 8 10 6 4 10; enddata max=@sum(wp(i): v(i)*x(i); @sum(wp(i): w(i)*x(i))<=15; @for(wp @bin(x));

根据代码片段的内容，我看到您正在定义集合 sets，其中包含了变量 w、v 和 x。接着，您定义了数据部分 data，为变量 w 和 v 赋值。这些数据将用于后续的计算。 接下来，您定义了一个最大化目标函数 ...

请将以下lingo语言转换成matlab语言model: sets: s/1..5/:r,p,q,x; endsets data: r=0.05 0.28 0.21 0.23 0.25;q=0 0.025 0.015 0.055 0.026; p=0 0.01 0.02 0.045 0.065;m=0.76; enddata ⁤⁤min=m∗k−(1−m)∗h;⁤⁤ ⁤⁤h=@sin⁡(s:(r−p)∗x);⁤⁤ ⁤⁤for(s:q^{ \ast }x<k);⁤⁤ ⁤⁤for(s:q^{ \ast }x<k);⁤⁤ end

% define sets s = [1:5]; r = s; p = s; q = s; x = s; % define data r=[0.05 0.28 0.21 0.23 0.25]; q=[0 0.025 0.015 0.055 0.026]; p=[0 0.01 0.02 0.045 0.065]; m=0.76; % calculate min h = sin(s:(r-p).*...

model: sets: person/1..5/; position/1..4/; iink(person,position):c,x; endsets data: c=66.8,75.6,87,58.6,57.2,66,66.4,53, 78,67.8,84.6,59.4,70,74.2,69.6,57.2,67.4,71,83.8,62.4; enddata min=@sum(link:c*x); @for(person(i):@sum(position(j):x(i,j))<=1;); @for(position(i):@sum(person(j):x(j,i))=1;); @for(link:@bin(x)); end

这是一个线性规划模型，使用了SET和DATA命令定义集合和数据，然后使用MIN命令定义目标函数，FOR命令定义约束条件。具体来说，该模型是一个人员调度问题，其中有5个人员和4个职位，每个人员只能被分配到一个职位，每...

为以T和C给定合适的参数，使得以下问题有最优解：model: sets: fac/1..3/:A; shop/1..4/:B,T; link(fac,shop):c,x; endsets data: A=7 8 5; B=16 20 12 30; T= C= enddata min=@sum(link:c*x); @for(fac(i): @sum(shop(j):x(i,j))<A(i) ); @for(shop(j): @sum(fac(i):x(i,j))>B(j) ); @for(shop(j): @sum(fac(i):x(i,j)*T(j))<1440 ); @for(fac(i): @for(shop(j): @gin(x(i,j))) );

为了使得该问题有最优解，需要给定合适的T和C的参数。由于目标函数是最小化c*x之和，因此可以考虑将T和C设置为非负数，且使得c*x之和最小。具体来说： 1. 首先需要确定c的取值。由于link(fac,shop):c,x;定义了二元...

model: sets: fac/1..3/:A; shop/1..4/:B,T; link(fac,shop):c,x; endsets data: A=7 8 5; B=16 20 12 30; T=45 55 70 80; C= 2 3 4 5 8 9 10 9 2 3 4 7; enddata min=@sum(link:c*x); @for(fac(i): @sum(shop(j):x(i,j))<A(i) ); @for(shop(j): @sum(fac(i):x(i,j))>B(j) ); @for(shop(j): @sum(fac(i):x(i,j)*T(j))<1440 ); @for(fac(i): @for(shop(j): @gin(x(i,j))) ); end

这是一个线性规划问题，使用了Sets和Param命令定义数据集和参数，使用了min命令定义需要最小化的目标函数，以及使用了一些约束条件来限制变量的取值范围。具体来说： 数据集定义了三个集合A、B、T，以及一个二元组...

检查以下LINGO代码的合理性：model: sets: fac/1..3/:A; shop/1..4/:B,T; link(fac,shop):c,x; endsets data: A=7 8 5; B=16 20 12 30; T=45 72 120 48; C= 2 3 4 5 8 9 10 9 2 3 4 7; enddata min=@sum(link:c*x); @for(fac(i): @sum(shop(j):x(i,j))<A(i) ); @for(shop(j): @sum(fac(i):x(i,j))>B(j) ); @for(shop(j): @sum(fac(i):x(i,j)*T(j))<1440 ); @for(fac(i): @for(shop(j): @gin(x(i,j))) ); end

shop/1..4/: B, T; link(fac, shop): c, x; endsets data: A = 7 8 5; B = 16 20 12 30; T = 45 72 120 48; C = 2 3 4 5 8 9 10 9 2 3 4 7; enddata min = @sum(link: c * x); @for(fac(i): @sum(shop...

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...

model: sets: student/1..6/:reward; day/1..5/; biru(stydent,day):time,X; endsets data: reward=10 10 9.9 9.8 10.8 11.3; time= 6 0 6 0 7 0 6 0 6 0 4 8 3 0 5 5 5 6 0 4 3 0 4 8 0 0 6 0 0 3; enddata min=@sum(student(i):reward(i)*@sum(day(j):x(i,j))); @for(day(j):@sum(student(i):x(i,j))=12); @for(student(i)|i#le#4:@sum(day(j):x(i,j))>=8); @for(student(i)|i#ge#5:@sum(day(j):x(i,j))>=7); @for(biru:x<=time); end

其中，sets定义了两个集合：学生和天数。reward集合定义了每个学生可以获得的奖金数量。biru集合定义了每个学生在每天可以分配的时间。 data部分给出了具体的集合元素和数据。 minimize部分定义了目标函数，即最小...

优化这个代码model: sets: variable/1..2/:x;!规定变量; s_con_num/1..4/:g,dplus,dminus;!软约束条件个数以及相关参数; s_con(s_con_num,variable):c;!软约束系数; endsets data: g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; enddata min=dminus(1);!第一个目标函数; 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束; @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); !软约束表达式; @for(variable:@gin(x));!限制变量为整数; end

1. 调整目标函数：目前该模型只有一个目标函数，可以考虑增加或调整目标函数，以更好地反映业务需求和决策目标。 2. 调整约束条件：可以考虑增加或调整约束条件，以更好地反映业务需求和可行性限制。 3. 调整参数...

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

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...

sets: nodes/1..6/; !lt==less than,&1==line,&2==col arcs(nodes,nodes)|&1#lt#&2:c,x; endsets data: c =7,12, 21, 31, 44, 7 ,12 ,21 ,31, 7 ,12 ,21, 7 ,12, 7; enddata n=@size(nodes); min=@sum(arcs:c*x); @for(nodes(i)|i#ne#1#and#i#ne#n: !#ne#==not equal @sum(arcs(i,j):x(i,j))=@sum(arcs(j,i):x(j,i))); @sum(arcs(i,j)|i#eq#1:x(i,j))=1;

这段代码使用了AMPL语言，它定义了一个名为"nodes"的集合，其中包含了1到6之间的整数。接下来定义了一个名为"arcs"的二元关系，它是节点集合"nodes"上的一个有向无环图。"&1#lt#&2"是一个条件，表示第一个节点的编号...

model: sets: row/1..6/:x,y,d; col/1..2/; pp(col,row):ans; endsets data: d=3,5,4,7,6,11; x=1.25,8.75,0.5,5.75,3,7.25; y=1.25,0.75,4.75,5,6.5,7.75; enddata min=@sum(row(i):@sqrt((x(i)-5)^2+(y(i)- 1)^2)*ans(1,i)+@sqrt((x(i)-2)^2+(y(i)-7)^2)*ans(2,i)); @sum(row(i):ans(1,i))<=20; @sum(row(i):ans(2,i))<=20; @for(row(i):ans(1,i)+ans(2,i)>=d(i)); end帮我把以上代码翻译成python语言

d = np.array([3, 5, 4, 7, 6, 11]) x = np.array([1.25, 8.75, 0.5, 5.75, 3, 7.25]) y = np.array([1.25, 0.75, 4.75, 5, 6.5, 7.75]) # 定义目标函数 def objective(ans): sum1 = np.sum([np.sqrt((x[i]-5)**2 ...

model: sets: ten/1..10/:y; four/1..4/; score(ten,four):a,x; endsets max=@sum(score(i,j):x(i,j)*a(i,j)); @for(score(i,j):x(i,j)>=y(i)); @sum(ten(i):y(i))=4; @for(four(j):@sum(ten(i):x(i,j))<=6); @for(ten(i):@sum(four(j):(1-y(i))*x(i,j))<=3); @for(ten:@bin(y)); @for(score:@bin(x)); M=@sum(score(i,j):x(i,j)*a(i,j)); data: a=8.4 8.4 9.1 8.7 9.3 8.4 8.4 8.9 8.4 8.1 8.4 9.5 8.1 8.7 9.0 8.4 8.4 9.0 8.3 9.4 9.4 8.7 8.5 8.4 9.5 8.4 8.3 8.4 8.4 8.8 8.7 8.2 8.4 8.4 8.4 9.3 9.0 8.1 8.2 9.1; enddata end 帮我改写成matlab代码

four = 1:4; % parameters a = [8.4 8.4 9.1 8.7 9.3 8.4 8.4 8.9 8.4 8.1; 8.4 8.4 9.5 8.1 8.7 9.0 8.4 8.4 9.0 8.3; 9.4 8.7 8.5 8.4 9.5 8.4 8.3 8.4 8.8 8.7; 8.2 8.4 8.4 8.4 9.3 9.0 8.1 8.2 9.1 0]; % ...

!最短路问题; model: data: n=10; enddata sets: cities/1..n/: F; !10个城市; roads(cities,cities)/ 1,2 1,3 2,4 2,5 2,6 3,4 3,5 3,6 4,7 4,8 5,7 5,8 5,9 6,8 6,9 7,10 8,10 9,10 /: D, P; endsets data: D= 6 5 3 6 9 7 5 11 9 1 8 7 5 4 10 5 7 9; enddata F(n)=0; @for(cities(i) | i #lt# n: F(i)=@min(roads(i,j): D(i,j)+F(j)); ); !显然，如果P(i,j)=1,则点i到点n的最短路径的第一步是i --> j，否则就不是。 由此，我们就可方便的确定出最短路径; @for(roads(i,j): P(i,j)=@if(F(i) #eq# D(i,j)+F(j),1,0) ); end

cities/1..n/; roads(cities,cities)/ 1,2 1,3 2,4 2,5 2,6 3,4 3,5 3,6 4,7 4,8 5,7 5,8 5,9 6,8 6,9 7,10 8,10 9,10 /; parameters: distance(cities,cities); variables: F(cities); P(roads) ...

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Apache RocketMQ Go客户端：全面支持与消息处理功能

资源摘要信息:"rocketmq-client-go:Apache RocketMQ Go客户端" Apache RocketMQ Go客户端是专为Go语言开发的RocketMQ客户端库，它几乎涵盖了Apache RocketMQ的所有核心功能，允许Go语言开发者在Go项目中便捷地实现消息的发布与订阅、访问控制列表（ACL）权限管理、消息跟踪等高级特性。该客户端库的设计旨在提供一种简单、高效的方式来与RocketMQ服务进行交互。 核心知识点如下： 1. 发布与订阅消息：RocketMQ Go客户端支持多种消息发送模式，包括同步模式、异步模式和单向发送模式。同步模式允许生产者在发送消息后等待响应，确保消息成功到达。异步模式适用于对响应时间要求不严格的场景，生产者在发送消息时不会阻塞，而是通过回调函数来处理响应。单向发送模式则是最简单的发送方式，只负责将消息发送出去而不关心是否到达，适用于对消息送达不敏感的场景。 2. 发送有条理的消息：在某些业务场景中，需要保证消息的顺序性，比如订单处理。RocketMQ Go客户端提供了按顺序发送消息的能力，确保消息按照发送顺序被消费者消费。 3. 消费消息的推送模型：消费者可以设置为使用推送模型，即消息服务器主动将消息推送给消费者，这种方式可以减少消费者轮询消息的开销，提高消息处理的实时性。 4. 消息跟踪：对于生产环境中的消息传递，了解消息的完整传递路径是非常必要的。RocketMQ Go客户端提供了消息跟踪功能，可以追踪消息从发布到最终消费的完整过程，便于问题的追踪和诊断。 5. 生产者和消费者的ACL：访问控制列表（ACL）是一种权限管理方式，RocketMQ Go客户端支持对生产者和消费者的访问权限进行细粒度控制，以满足企业对数据安全的需求。 6. 如何使用：RocketMQ Go客户端提供了详细的使用文档，新手可以通过分步说明快速上手。而有经验的开发者也可以根据文档深入了解其高级特性。 7. 社区支持：Apache RocketMQ是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。无论是使用过程中遇到问题还是想要贡献代码，都可以通过邮件列表与社区其他成员交流。 8. 快速入门：为了帮助新用户快速开始使用RocketMQ Go客户端，官方提供了快速入门指南，其中包含如何设置rocketmq代理和名称服务器等基础知识。 在安装和配置方面，用户通常需要首先访问RocketMQ的官方网站或其在GitHub上的仓库页面，下载最新版本的rocketmq-client-go包，然后在Go项目中引入并初始化客户端。配置过程中可能需要指定RocketMQ服务器的地址和端口，以及设置相应的命名空间或主题等。 对于实际开发中的使用，RocketMQ Go客户端的API设计注重简洁性和直观性，使得Go开发者能够很容易地理解和使用，而不需要深入了解RocketMQ的内部实现细节。但是，对于有特殊需求的用户，Apache RocketMQ社区文档和代码库中提供了大量的参考信息和示例代码，可以用于解决复杂的业务场景。 由于RocketMQ的版本迭代，不同版本的RocketMQ Go客户端可能会引入新的特性和对已有功能的改进。因此，用户在使用过程中应该关注官方发布的版本更新日志，以确保能够使用到最新的特性和性能优化。对于版本2.0.0的特定特性，文档中提到的以同步模式、异步模式和单向方式发送消息，以及消息排序、消息跟踪、ACL等功能，是该版本客户端的核心优势，用户可以根据自己的业务需求进行选择和使用。 总之，rocketmq-client-go作为Apache RocketMQ的Go语言客户端，以其全面的功能支持、简洁的API设计、活跃的社区支持和详尽的文档资料，成为Go开发者在构建分布式应用和消息驱动架构时的得力工具。