Lingo 13资源：优化赛题实战与LINDO/LINGO工具详解

在本资源中，主要探讨了使用Lingo 13进行其他优化赛题的方法和技巧，涵盖了多个实际问题的解决策略，如飞行管理、空洞探测、钻井布局和抢渡长江等。Lingo 13作为一款由LINDO Systems Inc.开发的优化软件，提供了强大的工具集，包括线性规划(LP)、非线性规划(NLP)、二次规划(QP)、连续优化以及整数规划，适用于各种类型的优化问题。 讲座由清华大学数学科学系的谢金星教授主讲，他首先介绍了优化模型的基本概念，包括决策变量、目标函数和约束条件，区分了线性规划、二次规划、非线性规划、纯整数规划、混合整数规划以及连续和离散优化的不同类型。数学规划是解决实际问题的关键，LINDO公司提供的软件产品如LINDO、LINGO、LINDO API以及What'sBest!都针对不同的需求设计，提供了从基础到高级的不同版本，以适应不同规模的问题和特定功能的需求。 LINDO软件主要用于线性优化，而LINGO则更加强大，支持线性、非线性、二次和混合整数优化，以及全局优化。整个求解过程包括预处理阶段，如确定常数和识别问题类型，以及具体求解步骤，如线性规划的单纯形算法，非线性优化的算法等。此外，资源还强调了利用软件的实际建模与求解实例，以加深对理论知识的理解和应用能力。 对于想要学习或应用Lingo 13进行优化问题解决的人来说，这个资源提供了一个实用的入门指南，无论是初学者还是高级用户都能从中受益，了解如何将数学模型转化为可操作的代码，从而有效地解决复杂问题。通过结合理论讲解和实际案例，这是一份极其宝贵的参考资料。