清华讲座:程序与数据分离——Lingo实践与优化模型应用

需积分: 9 1 下载量 42 浏览量 更新于2024-08-25 收藏 906KB PPT 举报
在清华大学的"程序与数据分离-LINGO讲座"中,谢金星教授深入探讨了数学建模与LINDO/LINGO优化软件的使用。讲座的核心内容围绕以下几个方面展开: 1. 优化模型简介: 讲座首先介绍了优化模型在实际问题中的应用,包括各种类型的优化问题,如线性规划(LP),二次规划(QP),非线性规划(NLP),纯整数规划(PIP)以及混合整数规划(MIP)等。这些模型是通过定义决策变量x,目标函数f(x),和约束条件gi(x)来求解最大化或最小化问题。 2. LINDO公司及其产品: LINDO由Linus Schrage教授开发,是一家专注于优化软件的公司。讲座提及的主要产品包括LINDO (用于线性交互式和离散优化),LINGO (线性交互式一般优化器),LINDO API (编程接口),以及What'sBest! (用于与电子表格集成的优化工具)。这些软件提供不同的版本以适应不同用户的需求,从演示版到工业级的扩展版,功能各异。 3. LINDO/LINGO软件的功能: - LINDO主要适用于线性规划问题,而LINGO则扩展到了非线性规划,包括二次规划,支持连续优化和整数规划。 - LINDO/LINGO的求解过程包括预处理程序(如确定常数和识别问题类型)、线性优化求解算法(如单纯形法)、非线性优化求解程序,以及分支定界算法用于解决更复杂的整数规划问题。 4. 模型输入与输出: 讲座还涉及如何通过@FILE和@TEXT文件输入数据,以及如何使用@OLE和@ODBC函数与外部电子表格和数据库进行交互。另外,LINDO/LINGO的模型文件格式,如LG4、LNG、LTF、LDT和LRP,以及报告文件格式,对于模型的创建、脚本编写和结果呈现至关重要。 5. 实践案例与建模示例: 课程内容不仅理论讲解,还包括结合实际问题的建模与求解实例,帮助听众理解和掌握如何将数学模型转化为可操作的软件工具。 在整个讲座中,谢金星教授强调了程序与数据分离的重要性,即在模型设计时,如何有效地将逻辑代码与数据分离,使得模型更具灵活性和复用性。这在LINDO/LINGO软件的使用中尤其关键,因为用户可以通过脚本文件(LRP)来组织和调用模型的不同部分,而数据则存储在数据文件(LDT)中,实现了高效和模块化的建模工作流程。