用lingo求解多目标规划的代码

Lingo是一种专门用于解决线性规划、整数规划、非线性规划和随机规划等问题的建模语言和求解器。在使用Lingo求解多目标规划问题时，可以通过构建模型并在求解器中设置多个目标函数来实现。多目标规划通常会涉及到目标间的权衡，因此解决方法往往不是找到单一的最优解，而是寻找一组满足所有目标的折中解，也称为Pareto最优解。

下面是一个简化的多目标规划问题的Lingo代码示例：

MODEL:
SETS:
GOALS /GOAL1, GOAL2/: WEIGHT, VALUE;
ENDSETS

DATA:
WEIGHT = 1, 2; ! 目标1和目标2的权重 ;
END

! 定义决策变量 ;
VARIABLES:
X1, X2;
ENDVARIABLES

! 定义目标函数 ;
MAX = @SUM(GOALS(G): WEIGHT(G) * VALUE(G));
END

! 定义约束条件 ;
! 这里假设存在某些约束条件 ;
X1 + X2 <= 10;
X1 >= 0;
X2 >= 0;
END

! 在求解器中设置多目标优化 ;
SOLVE
MAX @SUM(GOALS(G): WEIGHT(G) * VALUE(G))
USING多目标优化算法
END

END

在这个示例中，`GOALS` 集合定义了多目标，`WEIGHT` 表示每个目标的权重，`VALUE` 会根据实际问题动态计算每个目标的值。`X1` 和 `X2` 是决策变量。`MAX` 表示我们要求的目标函数，它根据每个目标的权重和值来计算。`SOLVE` 语句中的 `USING多目标优化算法` 是指在求解时使用的具体算法，不同的求解器支持不同的多目标优化算法，这需要根据实际情况和求解器的具体能力来选择。