lingo sum函数的用法

sum函数是一个用于求和的函数，可以对一个列表或者元组中的元素进行求和。sum函数的用法如下：

sum(iterable, start=0)

其中，参数iterable是一个可迭代对象，表示要进行求和的列表或者元组；参数start是一个可选的初始值，表示求和的初始值，默认为0。

例如，对于以下列表：

a = [1, 2, 3, 4, 5]

使用sum函数进行求和：

print(sum(a))  # 输出：15

如果需要从一个初始值开始求和，可以使用start参数：

print(sum(a, 10))  # 输出：25

这个例子中，sum函数的初始值为10，所以最终的结果为15+10=25。

相关问题

在lingo中用程序怎么写

在LINGO中，可以使用线性规划求解这个问题。下面是一个LINGO程序的示例，可以帮助你理解如何用程序来解决这个问题。

SETS:
  BOXES /1..n/;
  CATEGORIES /C5, C6, C7/;

DATA:
  THICKNESS /C5: 100, C6: 150, C7: 200/;
  MAX_THICKNESS 302.7;
  MAX_LOAD 40;

VARIABLES:
  x(BOXES) INTEGER,    ! x[i]表示第i个箱子的数量
  s INTEGER,           ! s表示剩余的空间
  obj INTEGER;         ! obj表示最小化的目标函数值

EQUATIONS:
  MaxLoad,             ! 限制载重
  MaxThickness,        ! 限制厚度
  ObjFunc;             ! 目标函数

MaxLoad:
  SUM(BOXES, x(BOXES)) <= MAX_LOAD;

MaxThickness:
  SUM(BOXES$(ord(CATEGORIES(BOXES)) = 'C5'), x(BOXES)*THICKNESS('C5')) +
  SUM(BOXES$(ord(CATEGORIES(BOXES)) = 'C6'), x(BOXES)*THICKNESS('C6')) +
  SUM(BOXES$(ord(CATEGORIES(BOXES)) = 'C7'), x(BOXES)*THICKNESS('C7')) <= MAX_THICKNESS;

ObjFunc:
  s = 10.2*100*x(1) + 10.2*150*x(2) + 10.2*200*x(3) + ... + 10.2*THICKNESS('C5')*x(n);
  MIN = s;

MODEL:
  MINIMIZE ObjFunc;
  MAXLoad, MaxThickness;

DATA:
  n = 10;

! 设置初始解
x(BOXES) = 0;
s = 0;
x(1) = 10;    ! 假设有10个C5类箱子
x(2) = 5;     ! 假设有5个C6类箱子
x(3) = 3;     ! 假设有3个C7类箱子

! 求解
SOLVE;

! 输出结果
DISPLAY x.l, s.l, obj.l;

在上面的程序中，我们首先定义了两个集合：BOXES表示箱子的编号，CATEGORIES表示箱子的类型。然后定义了一些数据，包括每种箱子的厚度、限制厚度的最大值、限制载重的最大值。接着定义了三个变量：x表示每个箱子的数量、s表示剩余的空间、obj表示最小化的目标函数值。最后定义了三个约束：限制载重、限制厚度、目标函数。在求解前需要设置初始解，然后使用LINGO的SOLVE命令求解，最后输出结果。

需要注意的是，上面的程序只是一个示例，实际中需要根据具体情况进行修改。同时，LINGO的语法比较严格，需要仔细检查每个命令和符号的用法。

lingo代码编写机器符合分配问题

机器符合分配问题是经典的优化问题，可以使用 Lingo 语言编写代码来解决。以下是一个基本的代码示例：

-- 设置参数
n = 4 -- 机器数量
m = 3 -- 任务数量
c = [3, 2, 7] -- 每个任务需要的时间
d = [5, 6, 4] -- 每个机器的可用时间

-- 定义决策变量
variables
  x[n][m]: integer

-- 定义目标函数
minimize z = sum(i from 1 to n, j from 1 to m, c[j] * x[i][j])

-- 添加约束条件
subject to
  -- 每个任务只能由一个机器完成
  for j = 1 to m do
    sum(i from 1 to n, x[i][j]) = 1
  end for
  -- 每个机器的可用时间必须足够完成任务
  for i = 1 to n do
    sum(j from 1 to m, c[j] * x[i][j]) <= d[i]
  end for

-- 求解优化问题
solve

-- 输出结果
put "Solution:"
for i = 1 to n do
  put "Machine " & i & ":"
  for j = 1 to m do
    if x[i][j] = 1 then
      put "  Task " & j & " (" & c[j] & ")"
    end if
  end for
end for
put "Total time: " & z

这个代码使用 Lingo 语言编写，实现了一个简单的机器符合分配问题求解器。代码首先设置了问题的参数，包括机器数量、任务数量、每个任务需要的时间和每个机器的可用时间。然后，代码定义了决策变量和目标函数，并添加了约束条件。最后，代码调用 Lingo 的求解器来求解这个优化问题，并输出结果。

这个代码示例中，使用了 Lingo 语言的基本语法和优化模型定义方法，可以通过修改参数和约束条件来解决更复杂的机器符合分配问题。