LINGO软件优化模型教程——清华大学版

"这篇资源是关于lingo软件的学习教程，主要来自清华大学，详细介绍了如何使用Lindo/Lingo软件进行优化模型的构建和求解。教程包括Lindo公司的产品概述、Lindo/Lingo软件的使用方法以及实例应用。教程涵盖了线性规划、非线性规划、二次规划等各类优化模型，并提及了软件的预处理、求解过程和各种算法。" 在优化模型领域，Lingo是一款强大的工具，尤其适合解决线性和非线性优化问题。由Lindo Systems Inc.开发的Lindo和Lingo软件家族提供了广泛的功能，包括线性规划(LP)、非线性规划(NLP)、二次规划(QP)以及整数规划等多种类型的模型求解。Lindo主要关注离散优化问题，而Lingo则支持更广泛的连续和离散优化问题。 LINDO软件最初由芝加哥大学的Linus Schrage教授开发，其核心在于它的交互式和离散优化器。Lingo作为其通用优化器版本，支持线性、非线性和二次优化模型，同时具备处理整数规划问题的能力。此外，LindoAPI允许用户在其他应用程序如Excel中集成Lindo的求解能力。 Lindo/Lingo软件的求解过程通常包含以下步骤： 1. 预处理：对输入模型进行分析，确定常数，识别变量类型。 2. 线性优化求解：通过单纯形算法或内点算法解决线性问题。 3. 非线性优化求解：采用顺序线性规划法或其他非线性优化策略。 4. 分枝定界管理：处理整数规划问题，通过分枝定界策略寻找全局最优解。 Lingo软件特别适用于实际问题中的优化模型建模，例如，它可以用于工程设计、生产调度、财务规划等领域。教程中包含的具体实例和编程代码，使得学习者能够更好地理解和应用这些理论到实践中。 通过深入学习这个清华大学版的Lingo教程，用户不仅可以掌握基本的优化模型概念，还能熟练运用Lingo软件解决复杂优化问题，从而提高工作效率并找到最优决策方案。无论是学生还是专业从业者，这份资料都是一份宝贵的教育资源。