@for(gd(i):@sum(lc(j):c(i,j)=d(i))); 在lingo中为什么会显示for函数使用不当的错误

在Lingo中，for循环的语法是`for(index_var: start_value..end_value)`。你在提供的代码中，`for(gd(i):@sum(lc(j):c(i,j)=d(i)))`并不符合正确的for循环语法。

根据你提供的代码，我猜测你可能想要实现一个嵌套循环。如果你想在Lingo中使用嵌套循环，你需要确保使用正确的语法。以下是一个可能的修正：

for(i: 1..gd)
  for(j: 1..lc)
    if(c(i, j) = d(i)) then
      // 这里写下你想要执行的操作
    end-if
  end-for
end-for

这个修正假设你有两个索引变量 `i` 和 `j`，并且你想要遍历 `gd` 和 `lc` 的范围。在每个迭代中，它检查 `c(i, j)` 是否等于 `d(i)`，如果相等则执行一些操作。

请注意，这只是一个猜测，并不能确定你的具体需求。如果你能提供更多的上下文或者详细说明，我可以给出更准确的帮助。

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model: sets: gch/1..7/:p,s; gd/1..15/:A,y,z; links(gch,gd):x,c; endsets data: p = 160 155 155 160 155 150 160; s = 800 800 1000 2000 2000 2000 3000; c = 170.7 160.3 140.2 98.6 38 20.5 3.1 21.2 64.2 92 96 106 121.2 128 142 215.7 205.3 190.2 171.6 111 95.5 86 71.2 114.2 142 146 156 171.2 178 192 230.7 220.3 200.2 181.6 121 105.5 96 86.2 48.2 82 86 96 111.2 118 132 260.7 250.3 235.2 216.6 156 140.5 131 116.2 84.2 62 51 61 76.2 83 97 255.7 245.3 225.2 206.6 146 130.5 121 111.2 79.2 57 33 51 71.2 73 87 265.7 255.3 235.2 216.6 156 140.5 131 121.2 84.2 62 51 45 26.2 11 28 275.7 265.3 245.2 226.6 166 150.5 141 131.2 99.2 76 66 56 38.2 26 2; enddata min = W + Q + T; W = @sum(links(i,j):p(i)*x(i,j)); Q = @sum(links(i,j):c(i,j)*x(i,j)); T = @sum(gd(j):(1+y(j))*y(j)+(1+z(j))*z(j))*0.05; z(1)+y(2)=104 ; z(2)+y(3)=301 ; z(3)+y(4)=750 ; z(4)+y(5)=606 ; z(5)+y(6)=194 ; z(6)+y(7)=205; z(7)+y(8)=201; z(8)+y(9)=680; z(9)+y(10)=480; z(10)+y(11)=300; z(11)+y(12)=220; z(12)+y(13)=210; z(13)+y(14)=420; z(14)+y(15)=500; y(1)+z(1) = @sum(gch(i):x(i,1)); y(2)+z(2) = @sum(gch(i):x(i,2)); y(3)+z(3) = @sum(gch(i):x(i,3)); y(4)+z(4) = @sum(gch(i):x(i,4)); y(5)+z(5) = @sum(gch(i):x(i,5)); y(6)+z(6) = @sum(gch(i):x(i,6)); y(7)+z(7) = @sum(gch(i):x(i,7)); y(8)+z(8) = @sum(gch(i):x(i,8)); y(9)+z(9) = @sum(gch(i):x(i,9)); y(10)+z(10) = @sum(gch(i):x(i,10)); y(11)+z(11) = @sum(gch(i):x(i,11)); y(12)+z(12) = @sum(gch(i):x(i,12)); y(13)+z(13) = @sum(gch(i):x(i,13)); y(14)+z(14) = @sum(gch(i):x(i,14)); y(15)+z(15) = @sum(gch(i):x(i,15)); @for(gch(i):@sum(gd(j):x(i,j))<=s(i)); end 请将上述Lingo编程转换为GAMS语言

以下是将Lingo代码转换为GAMS语言的代码：

SETS
    gch /1*7/
    gd /1*15/;

PARAMETERS
    p(gch)
    s(gch)
    c(gch, gd);

VARIABLES
    x(gch, gd)
    y(gd)
    z(gd)
    W
    Q
    T;

MINIMIZE
    W + Q + T;

W.EQUATION
    W = SUM((gch, gd), p(gch) * x(gch, gd));

Q.EQUATION
    Q = SUM((gch, gd), c(gch, gd) * x(gch, gd));

T.EQUATION
    T = SUM(gd, ((1 + y(gd)) * y(gd) + (1 + z(gd)) * z(gd)) * 0.05);

z('1') + y('2') = 104;
z('2') + y('3') = 301;
z('3') + y('4') = 750;
z('4') + y('5') = 606;
z('5') + y('6') = 194;
z('6') + y('7') = 205;
z('7') + y('8') = 201;
z('8') + y('9') = 680;
z('9') + y('10') = 480;
z('10') + y('11') = 300;
z('11') + y('12') = 220;
z('12') + y('13') = 210;
z('13') + y('14') = 420;
z('14') + y('15') = 500;

y('1') + z('1') = SUM(gch, x(gch, '1'));
y('2') + z('2') = SUM(gch, x(gch, '2'));
y('3') + z('3') = SUM(gch, x(gch, '3'));
y('4') + z('4') = SUM(gch, x(gch, '4'));
y('5') + z('5') = SUM(gch, x(gch, '5'));
y('6') + z('6') = SUM(gch, x(gch, '6'));
y('7') + z('7') = SUM(gch, x(gch, '7'));
y('8') + z('8') = SUM(gch, x(gch, '8'));
y('9') + z('9') = SUM(gch, x(gch, '9'));
y('10') + z('10') = SUM(gch, x(gch, '10'));
y('11') + z('11') = SUM(gch, x(gch, '11'));
y('12') + z('12') = SUM(gch, x(gch, '12'));
y('13') + z('13') = SUM(gch, x(gch, '13'));
y('14') + z('14') = SUM(gch, x(gch, '14'));
y('15') + z('15') = SUM(gch, x(gch, '15'));

SUBJECT TO
    capacity(gch)..
        SUM(gd, x(gch, gd)) <= s(gch);

MODEL transportation /ALL/;
SOLVE transportation USING LP MINIMIZING W; 

function [GD]=convergence(obj,ref_point)%传入已经归一化的目标值和参考点 [obj_size,~]=size(obj); [ref_size,~]=size(ref_point); distance=zeros(obj_size,ref_size); GD=0; for i=1:obj_size for j=1:ref_size distance(i,j)=(obj(i,1)-ref_point(j,1))^2+(obj(i,2)-ref_point(j,2))^2; distance(i,j)=sqrt(distance(i,j)); end GD=GD+min(distance(i,:)); end GD=GD/obj_size; end

这段代码实现了一种多目标优化算法中的收敛度量指标——广义距离（General Distance，GD）的计算。具体来说，它计算了一组已经归一化的目标值（obj）与一个参考点（ref_point）之间的距离（这里使用欧氏距离），并取每个目标值到最近的参考点的距离的平均值作为GD值。

代码中首先获取了obj和ref_point的大小（行数和列数），然后定义了一个大小为obj_size x ref_size的矩阵distance，并将其所有元素初始化为0。接下来使用两个for循环分别对obj和ref_point中的每个目标值和参考点进行遍历，计算它们之间的欧氏距离，并将计算结果存储到distance矩阵中。最后，对于每个目标值，找到它到所有参考点中距离最近的那个参考点，并将这个最小距离加入GD中。最后，将GD除以目标值的个数得到GD的值，并将其作为函数的返回值。