lingo怎么让xij为0，1

如果你想让变量 `x_ij` 只能取 0 或 1，可以在定义变量时添加 `@bin` 参数属性，如下所示：

x_ij(i,j) @bin

这样定义后，Lingo 就会将变量 `x_ij` 限制为二进制变量，它只能取 0 或 1。

如果你想要约束 `x_ij` 的取值必须满足某些条件，可以使用约束语句来实现。例如，假设你想要让 `x_ij` 取值为 0，当且仅当某个条件成立时，可以使用以下约束语句：

x_ij(i,j) >= 0
x_ij(i,j) <= 1
x_ij(i,j) <= f(i,j) * M

其中，`f(i,j)` 是一个满足某些条件的变量或表达式，`M` 是一个大于等于 `f(i,j)` 的常数，用于限制约束条件的上界。这个约束条件的意思是，当 `f(i,j)` 不满足条件时，`x_ij` 的取值必须为 0；当 `f(i,j)` 满足条件时，`x_ij` 的取值可以为 0 或 1。

相关问题

lingo表示约束条件xij <=xii,i=1,…,6,j=1,…,6

在 Lingo 中，可以使用如下语句表示该约束条件：

forall(i in 1..6, j in 1..6: i != j) xij(i,j) <= xii(i,i);

其中，`forall` 表示对所有的 `i` 和 `j` 进行约束，`xij(i,j)` 表示决策变量 `x_ij`，`xii(i,i)` 表示决策变量 `x_ii`。`i != j` 表示 `i` 和 `j` 不能相等，因为这个约束条件不适用于 `i=j` 的情况。

设变量： Xij = 1，如果机器人 i 用于出货处 j 运输 Xij = 0，否则 Minimize： 4X11 + 4X12 + 7X13 + 6X21 + 5X22 + 3X23 + 2X31 + 3X32 + 2X33 + 6X41 + 5X42 + 5X43 + 3X51 + 4X52 + 5X53 Subject to： X11 + X12 + X13 <= 50 (机器人 1 运输量限制) X21 + X22 + X23 <= 48 (机器人 2 运输量限制) X31 + X32 + X33 <= 49 (机器人 3 运输量限制) X41 + X42 + X43 <= 46 (机器人 4 运输量限制) X51 + X52 + X53 <= 50 (机器人 5 运输量限制) X11 + X21 + X31 + X41 + X51 >= 2 (出厂检修限制) X12 + X22 + X32 + X42 + X52 >= 2 (出厂检修限制) Xij >= 0 (非负限制) Subject to： X11 + X12 + X13 >= 35 (出货处 1 运输量要求) X21 + X22 + X23 >= 50 (出货处 2 运输量要求) X31 + X32 + X33 >= 40 (出货处 3 运输量要求)用lingo写出

以下是用Lingo语言编写的线性规划模型：

MIN = 4*X11 + 4*X12 + 7*X13 + 6*X21 + 5*X22 + 3*X23 + 2*X31 + 3*X32 + 2*X33 + 6*X41 + 5*X42 + 5*X43 + 3*X51 + 4*X52 + 5*X53

STORAGE1: X11 + X12 + X13 <= 50
STORAGE2: X21 + X22 + X23 <= 48
STORAGE3: X31 + X32 + X33 <= 49
STORAGE4: X41 + X42 + X43 <= 46
STORAGE5: X51 + X52 + X53 <= 50

MAINTENANCE1: X11 + X21 + X31 + X41 + X51 >= 2
MAINTENANCE2: X12 + X22 + X32 + X42 + X52 >= 2

NON_NEGATIVE: X11 >= 0, X12 >= 0, X13 >= 0, X21 >= 0, X22 >= 0, X23 >= 0, X31 >= 0, X32 >= 0, X33 >= 0, X41 >= 0, X42 >= 0, X43 >= 0, X51 >= 0, X52 >= 0, X53 >= 0

SHIPMENT1: X11 + X21 + X31 + X41 + X51 >= 35
SHIPMENT2: X12 + X22 + X32 + X42 + X52 >= 50
SHIPMENT3: X13 + X23 + X33 + X43 + X53 >= 40

其中，变量Xij表示机器人i用于出货处j运输的量；目标函数是最小化总运输成本；STORAGEi是表示机器人i的运输量不超过限制；MAINTENANCEi是出厂检修的限制；NON_NEGATIVE是非负限制；SHIPMENTi是运输量要求的限制。

此模型可以在Lingo求解器中求解，得到最优解。