Lindo-Lingo软件教程：清华大学谢金星讲稿解析

"这篇讲稿是清华大学谢金星教授关于Lindo-Lingo软件的讲解，内容涵盖软件的基本介绍、使用方法以及数学建模的应用实例。Lindo和Lingo是由Lindo Systems公司开发的优化求解工具，能处理线性规划、非线性规划、二次规划等多种优化模型，包括整数规划问题。" Lindo-Lingo是优化模型求解的重要软件，由Lindo Systems公司开发，由教授Linus Schrage在1980年前后创立。Lindo主要用于解决线性、离散优化问题，而Lingo则具有更广泛的功能，可以处理线性、非线性、二次以及整数规划问题。这两款软件都有不同的版本，适用于不同需求，如演示版、学生版、高级版等，它们在求解问题的规模和附加功能上有所区别。 在数学建模中，优化模型是关键。一个典型的优化模型由决策变量、目标函数和约束条件组成。决策变量是模型中可以调整的量，目标函数是要最大化或最小化的值，而约束条件限制了决策变量的取值范围。例如，线性规划（LP）用于处理目标函数和约束条件都是线性的问题；非线性规划（NLP）则处理目标函数或约束条件至少有一个是非线性的；二次规划（QP）是目标函数为二次函数，且约束条件为线性的优化问题。 Lindo-Lingo软件的求解过程包含几个步骤：首先，软件会进行预处理，识别模型中的常数和变量类型；接着，针对线性问题，它会运用单纯形算法或内点算法；对于非线性问题，可能会采用顺序线性规划法或其他非线性优化策略；对于整数规划，软件会结合分枝定界法来寻找全局最优解。 Lingo还支持Lindo API，允许用户通过编程接口与软件交互，实现自定义的优化解决方案。What’sBest!是与Excel等电子表格软件集成的版本，方便用户在日常工作中应用优化模型。 通过谢金星教授的讲稿，读者可以学习到如何利用Lindo-Lingo构建和求解实际问题的优化模型，这对于理解和应用数学建模在实际工程、经济、管理等领域有极大的帮助。讲稿中的实例部分将使理论知识更加生动，有助于提升读者的实际操作能力。