LINGO简易工具:线性和非线性优化问题求解使用指南
DOC格式 | 713KB |
更新于2024-01-21
| 166 浏览量 | 举报
LINGO是一款用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。它内置了一种建立最优化模型的语言,可以方便地表达大规模的问题,并利用高效的求解器快速求解和分析结果。在使用LINGO时,首先会打开一个主框架窗口,其中包含了所有的菜单命令和工具条,而所有的其他窗口都将被包含在主窗口之下。在主窗口中,有一个默认的模型窗口,所有的模型都需要在这个窗口中进行编码。
举个例子来说明如何在LINGO中求解线性规划问题。假设我们要求解下面这个线性规划问题:
min=2*x1 + 3*x2
x1 + x2 >= 350
x1 >= 100
2*x1 + x2 <= 600
我们可以在LINGO的模型窗口中输入以下代码:
min=2*x1 + 3*x2
x1 x2 >= 350
x1 >= 100
2*x1 + x2 <= 600
然后,我们只需要点击工具条上的求解按钮,LINGO就可以帮我们求解得到最优解。
除了线性规划问题,LINGO还可以用来求解非线性优化问题。比如,我们可以使用LINGO来计算一个有6个发点和8个收点的最小费用运输问题。假设运价如下表所示:
单位 销地运价产地
B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8
产量A 16 26 74 25 96 0 A
A 24 95 38 5 8 2 9 5 3 8 2
我们可以在LINGO的模型窗口中输入以上数据,并利用LINGO的求解器来计算最小费用运输方案。
总的来说,LINGO是一个功能强大且易于使用的工具,它能够帮助我们求解各种线性和非线性优化问题。无论是规模较小的问题还是规模较大的问题,LINGO都能够快速求解并分析出最优解。通过使用LINGO,我们能够更加高效地解决复杂的优化问题。
相关推荐
黑色的迷迭香
- 粉丝: 806
最新资源
- imgix-emacs: Emacs内图像编辑与imgix URL生成工具
- Python实现多功能聊天室:单聊群聊与智能回复
- 五参数逻辑回归与数据点拟合技巧
- 微策略MSTR安装与使用教程详解
- BootcampX技术训练营
- SMT转DIP分线板设计与面包板原型制作指南
- YYBenchmarkFFT:iOS/OSX FFT基准测试工具发布
- PythonDjango与NextJS构建的个人博客网站指南
- STM32控制433MHz SX1262TR4-GC无线模块完整设计资料
- 易语言实现仿SUI开关滑动效果源码教程
- 易语言寻路算法源码深度解析
- Sanity-typed-queries:打造健壮的零依赖类型化查询解决方案
- CSSSTATS可视化入门套件使用指南
- DL_NG_1.4数据集压缩包解析与使用指南
- 刷卡程序及makefile编写教程
- Unreal Engine 4完整视频教学教程中文版208集