LINDO/LINGO软件优化建模教程：程序与数据分离

"Lingo教程介绍了程序与数据分离的概念，以及如何在Lingo环境中实现这一原则。教程中提到了多种方法来处理数据，包括使用Cut (or Copy) – Paste操作，通过@FILE输入数据和@TEXT输出数据，利用@OLE函数与Excel进行交互，以及通过@ODBC函数与数据库进行连接。此外，Lingo支持不同的命令脚本文件，如LG4、LNG、LTF和LDT等，分别对应LONGO模型文件、LONGO模型文件、LONGO脚本文件和LONGO数据文件。LRP文件则用于保存LONGO报告。Lingo教程还涉及数学建模和优化软件的使用，由谢金星教授在2005年的数学建模讲座中讲解，内容涵盖优化模型的建立、优化软件的重要性，以及Lindo/Lingo软件的使用方法。讲座中指出，优化理论是运筹学、管理科学和决策科学的核心，优化问题通常包括决策变量、目标函数和约束条件。" 在这个摘要中，我们了解到程序与数据分离是提高模型可维护性和灵活性的一种策略。Lingo作为一个强大的数学建模和优化工具，提供了多种方式来处理和操作数据，使得模型与数据之间可以独立管理。用户可以通过不同的函数和文件格式，如@FILE和@TEXT，与外部文本文件交互，或者利用@OLE和@ODBC与Excel或数据库进行集成，实现数据的导入导出。Lingo支持的多种文件类型则为模型的构建、存储和报告提供了便利。 此外，教程还强调了优化模型在解决实际问题中的作用，比如结构设计、资源分配和生产计划等。优化理论，包括线性规划、非线性规划等，是解决这些问题的关键工具。通过Lindo/Lingo这样的优化软件，可以有效地建立模型并找到最优解决方案，尤其在诸如中国大学生数学建模竞赛(CUMCM)等活动中，优化模型和软件的使用变得尤为重要。 在讲座中，谢金星教授详细讲解了优化问题的构成，包括决策变量、目标函数和约束条件，并区分了局部最优解和全局最优解及其必要条件。这些内容对于理解和应用Lingo进行优化建模至关重要，因为它们帮助用户理解如何构建有效的模型，并使用Lingo找到最佳决策。