LINDO与LINGO中的模型假设与优化实例讲解

在本资源中，"模型假设-lingo 13 资源"探讨了在使用Lingo 13这款强大的优化软件进行数学建模时的一系列假设。首先，模型假设了一个理想的工作场景，即卡车在一个班次中不会出现不必要的等待或发动机熄火后再启动的情况，这有助于简化问题并避免不必要的计算复杂性。其次，对于铲位或卸货点可能存在的多路线冲突，模型默认如果所有路径的平均完成时间满足任务要求，就视为无冲突，强调了效率优先而非精确的路径规划。 模型假设还涵盖了速度差异，即不论卡车装载状态如何，空载和满载的行驶速度都被设定为28公里/小时，尽管这可能不符合现实情况，但这样的设定便于模型设计和解决。此外，允许卡车在必要时提前退出系统，体现了模型的灵活性。 数学规划模型在实际应用中通常涉及多种类型，包括线性规划（LP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP）、纯整数规划（PIP）、混合整数规划（MIP）以及更特殊的整数规划（IP）。LINDO公司是该领域的知名供应商，其主要产品LINDO和LINGO具有广泛的优化功能，能够处理这些类型的模型。LINDO适用于线性优化，而LINGO则更进一步，支持非线性和连续优化，以及整数规划。 LINDO/LINGO软件的求解过程包括预处理程序，如确定常数、识别问题类型，以及针对不同类型的优化模型采用不同的求解算法，如单纯形法。此外，LINDO还提供API接口，使得用户可以从其他应用程序集成优化功能，例如通过Excel进行操作。 在讲座中，主讲人谢金星教授介绍了优化模型的建立步骤，强调了结合实际问题来设计模型的重要性，并通过实例展示了如何将LINDO/LINGO软件应用于实际建模和求解。整个资源不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的指导，对于学习和使用Lingo 13进行模型构建的学生和专业人士来说，是非常有价值的资源。