LINGO软件：露天矿石分配优化与数学建模实践

问题的假设-lingo软件简介 本文主要介绍了如何使用Lingo软件来解决一个复杂的矿山调度问题。Lingo是一款强大的优化求解器，由美国芝加哥大学的Linus Schrage教授于1980年开发，特别适合处理线性规划（LP）、非线性规划（NLP）以及二次规划（QP）等问题。在该文中，作者以实例演示了如何在Lingo中进行基本操作和建模： 1. **Lingo入门**: - Lingo的特点包括交互式界面，可处理多种类型的优化问题，以及无序语句的执行机制。 - 模型编写规则包括使用特定的语句结构（如`MODEL`开始，`END`结束），注释的使用，以及对大小写敏感性的处理。 - 变量命名必须遵循特定规则，且Lingo默认假设变量非负。 2. **使用集合**: - 在Lingo中，集合用于组织和管理问题中的对象，如铲位、卸点等。 - 集合段（SETS:...ENDSETS）用于定义集合，集合操作函数可用于处理集合内的元素。 3. **数据输入和输出**: - 数据段（DATA:...ENDDATA）用于输入初始问题的数据，如石料堆的铁含量、卡车的载重量等。 - Lingo支持与外部文件的交互，这对于处理大量数据和复杂模型很有帮助。 4. **实际案例**: - 提供了一个具体的例子，通过Lingo解决一个涉及矿石分配、电铲调度和卡车运输的问题。问题涉及到目标函数（如最大产量）、约束条件（如装载时间、卸货需求和矿石铁含量要求）的设定。 5. **模型构建**: - 通过编写Lingo程序，包括目标函数（如`Max=`）、约束条件（如`x1 + x2 <= 100`）以及变量定义，来建立优化模型。 6. **优化求解**: - Lingo作为优化求解器，会根据输入的模型自动搜索最优解，无论是线性还是非线性的，包括整数变量。 本篇文章着重介绍了如何使用Lingo这个强大的数学建模工具来处理实际的工业问题，并展示了如何通过Lingo的特性构建和求解实际的采矿调度问题，这对于工程实践和教学都非常实用。通过阅读这篇文章，读者可以掌握如何利用Lingo进行优化决策，提升工作效率和解决问题的能力。