lingo中自来水输送问题

我可以回答这个问题。Lingo 中的自来水输送问题可以使用线性规划模型来解决。具体来说，可以将自来水输送网络建模为一个有向图，其中节点表示水源、水池和水管交叉口，边表示水管。然后，可以使用线性规划模型来最小化输送成本，同时满足水的需求和供应限制。

相关问题

lingo中01规划中 生产问题代码

以下是一个使用LINGO进行01规划的生产问题的示例代码：

model:
sets:
  I /1*3/;  # 产品集合
  J /1*4/;  # 工厂集合

binary variables:
  x(I, J);   # 决策变量，表示是否在某个工厂生产某个产品

parameters:
  profit(I)   # 每个产品的利润
  /1 10, 2 6, 3 8/;

equations:
  obj        # 目标函数
  c1(J)      # 每个工厂的产量约束
  c2(I);     # 每个产品的需求约束

obj.. sum((i,j), profit(i)*x(i,j)) =e= z;   # 最大化总利润

c1(j).. sum(i, x(i,j)) =l= 1;                # 每个工厂只能生产一个产品

c2(i).. sum(j, x(i,j)) =g= 1;                # 每个产品只能在一个工厂生产

model.max = obj;    # 最大化目标函数

solve;              # 求解模型

display x.l, z;     # 显示决策变量和最优解

在这个示例中，有3个产品和4个工厂可供选择。决策变量x(i,j)表示是否在第j个工厂生产第i个产品。利润参数profit(i)表示每个产品的利润。

模型中包含了一个目标函数obj，用于最大化总利润。同时，还有两个约束条件c1和c2，分别限制了每个工厂的产量和每个产品的需求。

最后，使用`solve`语句求解模型，并使用`display`语句显示决策变量的取值和最优解。

请根据您的具体问题适当修改代码中的参数和约束条件，以符合您的需求。

lingo求解线性规划问题

Lingo是一种线性规划软件，可以用于求解线性规划问题。下面是一个简单的例子，演示如何使用Lingo求解线性规划问题：

假设有以下线性规划问题：

最大化 3x + 4y
约束条件：
x + 2y <= 8
2x + y <= 10
x >= 0, y >= 0

使用Lingo可以很方便地求解这个问题。以下是在Lingo中输入该问题的示例：

max = 3x + 4y
x + 2y <= 8
2x + y <= 10
x >= 0
y >= 0

在Lingo中，可以使用“max”来表示最大化问题，使用“min”来表示最小化问题。在输入完约束条件后，可以点击Lingo界面中的求解按钮，即可得到问题的最优解。

当然，这只是一个简单的例子，实际使用Lingo求解线性规划问题可能会更加复杂。需要根据具体的问题情况进行调整。