LINGO求解实例：全球最优组队策略及非零解详解

本文档主要介绍了LINDO/LINGO软件的基本使用方法以及其在求解优化问题中的应用。LINDO由Linus Schrage教授在1980年左右开发，后来发展成一个强大的商业优化软件套件，包括LINDO、LINGO等多个版本。LINDO侧重于线性交互式和离散优化，而LINGO则进一步扩展了功能，支持线性、非线性、连续和整数规划，以及全局优化。 在使用LINGO进行求解时，用户可以通过"LINGO | SOLVE"命令启动优化过程，并能够获取全局最优值，如示例中提到的30。MATCH变量在求解后通常显示出大部分为0的特性，这有助于清晰展示最优解。通过选择"LINGO | SOLUTION"菜单，用户可以选择查看非零分量报告，以便更好地理解解决方案。在这个过程中，用户可以设置匹配变量的属性为文本格式，仅显示非零值，以减少信息的冗余。 文档还提到了MATLAB优化工具箱的强大功能，它支持连续、离散、无约束、非线性、极小化、方程组求解以及全局优化，包括函数fminunc、fminsearch、fzero等。对于线性规划，MATLAB有linprog函数，而对于非线性规划，有fmincon、fminimax等工具。 LINDO/LINGO软件的特点包括集成多种优化类型、多点搜索、灵活的矩阵生成器输入模型、与其他数据和编程语言的接口，以及用于自主开发的LINDO API。此外，它们的运行效率相对较高，特别是对于LPQPNLPIP全局优化功能，可能需要额外选配。 本文档对初学者和专业优化问题解决者来说都具有很高的参考价值，它不仅概述了软件的基础操作，还展示了如何通过这些工具来优化决策问题，找出最优解。无论是进行线性还是复杂的非线性规划，LINDO/LINGO都能提供强大的支持。