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标题: 助力国赛 | 第3弹 规划问题(Lingo版) [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-6-7 14:34
标题: 助力国赛 | 第3弹 规划问题(Lingo版)
+ ]! f# p6 @0 ]6 T' {0 M! j: w
助力国赛 | 第3弹 规划问题(Lingo版)
6 U6 G) Y; o2 K3 R1 q) J
$ n$ t% X$ q! x5 H
* ?2 b' L( q3 ]; G/ N( z
前言
上次介绍了用MATLAB来求解规划问题,功能强大是强大,但总觉得有点不爽,函数里面的参数有点难记,万一输错了岂不玩完了。的确在可读性这方面,MATLAB做的差一点。正是基于此在此向各位推荐另一款软件——Lingo。Lingo在数学规划上也是大名鼎鼎的。本次首先会简单介绍下Lingo和其基本操作,齐次介绍些高级操作,最后还是回到实际问题中,在具体问题中一睹Lingo的强大。

: {/ w7 Z+ e9 h: `. L' s- \基本操作简介
Lingo是美国Lindo系统公司开发的一套专业的求解最优化问题的软件包,可以求解线性规划、二次规划、非线性规划、线性方程组、非线性方程组和整数规划等。LINGO软件有多种版本,如LINDO,GINO 和LINGO(包括LINGO NL)软件。在这些软件中关系最让人“头痛”的恐怕就时Lingo与Lindo的关系,其实可以这样简单的理解:Lindo是可以是这些软件集合的代名词,Lingo只是其中一种具体的软件而已。管他们什么关系,知道现在被广泛使用的是Lingo就行了。
$ Y( W! ?5 h- p" c: ALingo是一款商业软件,使用是需要付费的,可以登录他们的官网:http://www.lindo.com 进行查看,但在天国获取的方法就不仅限于此了,具体可以访问某度,在此就不细说了。& _2 _. G  o' Q( H7 D
2 Q" ^9 K7 N# K8 r: |2 I, ]0 t" L
下面“吹一吹”Lingo。
强大的求解整数规划功能是Lingo软件的最大特色,且求解速度非常快。Lingo还是最优化问题的一种数学建模语言,它包括许多常用的数学函数,这些函数可供使用者在建立最优化模型时调用。此外,Lingo提供与文本文件、Excel文件和数据库文件的接口,便于输入、求解和分析大规模最优化问题。

0 Z7 i5 K" A1 I0 L! m初印象
第一眼还是很重要的,下面就看一看Lingo。
; I1 s3 d% [3 f- b  T8 {建面如下:
7 ]1 s- t; L; k- X$ K7 C# x

9 r/ x$ z$ k# o- M, U+ t' O
常用工具栏:

' f+ Q. D8 I0 p/ R$ W
Lingo文件类型:
文件后缀名为“.lg4”保存了模型窗口中所能够看到的所有文本和其他对象及其格式信息。
运算符
算数运算符: 用于数与数之间的数学运算。
! Y: a5 G4 o7 q" G- f& H1 JLINGO中的算术运算符有以下5种:
: u/ g% k1 |# r6 z+(加法)" B: S& c  U2 s9 S
-(减法或负号)3 U- b5 s9 I3 B' E, Z4 b+ T
*(乘法)7 @* t% L3 _, ]$ m  I5 E# n. S& J' X
/(除法); Y1 t3 k0 q& ^( R3 e- Z: `5 o1 ^3 p
^ (求幂)
关系运算符:表示“数与数之间”的大小关系。. `  D& J& I1 D7 K
LINGO中关系运算符有3种:  ^' E9 ^" G- F5 L
< (即<=,小于等于)
$ x% Z& S9 Q* Q* [# z- t3 ^3 C= (等于)' T. o3 }- v  t( \6 M2 `( L7 o# ]
> (即>=,大于等于)
简单程序编写
求解如下问题:9 h+ P% h. r; ]/ A

: e9 P- k6 L: A! [, d: B
编写程序:
$ V5 |2 H- ~$ o; {/ j
点击求解按钮:

5 |. r7 p" a4 R2 x4 D3 v0 J% D
分析结果:

( [% i0 }+ I, B( o" ~
所以当x1 = 0,x2 = 5时,取得目标函数的最优值15。
高级操作
下面详细介绍Lingo的用法。
基本语法
在LINGO语句中通常以MODEL开始,END结束(MODEL和END行也可以删除),目标函数表达式前需要加“MAX=”或“MIN=”. 在写LINGO模型中,注意:
LINGO中建立的优化模型可以由六个部分组成,或称为六“段”。
有了这些我们就可以,不必把表达式全都列举出来了,下面这个表达方式:# w) j. Q% h8 K; K

) @2 G0 F/ Z4 {% b7 [
code:
sets:!集合段;s/1..100/:x;!基本集合, 集合名与属性变量;endsets!目标与约束段;@sum(s(i):x(i))<90;!循环求和函数;! g8 N7 k( r# L1 m: o5 G
: V4 ?( N* ~5 Z( s" W' B
code:
sets:!集合段;ss/1..10/:b;endsetsdata:! 数据段;b=1 0 1 2 3 5 2 6 1 2;enddata& T6 R* E+ _* d8 N4 L5 ]. V
; [1 e5 x  m% Y3 U6 R! o2 A
code:
sets:!集合段;a/1..100/:x;b/1..200/:y;Endsets!目标与约束段;@for(b(j):@gin(y(j)));@for(a(i):@bin(x(i));
& f$ d0 {' J; G+ ^派生集合
派生集合就是派生出来的集合,看几个例子就懂了。
2 @; [2 C3 V( s' `8 [' K0 f
6 O, t* D# m! A* n2 ], u
code:
sets:a/1..100/:;b/1..200/:;C(a,b):x;!派生集合;Endsets!目标与约束段;@sum(c(i,j):x(i,j))=280;0 p; T# E4 y' `4 |
# r2 O; T. F1 `$ W1 n
code:
sets:a/1..100/:;b/1..200/:;C(a,b):x;Endsets!目标与约束段;@for(b(j):@sum(a(i):x(i,j))>150.001);!集合元素的循环函数;( k# J6 a/ T' H- q/ P

: ^% c* Y- l! t, a4 c9 C% v
code:
sets:a/1..100/:;b/1..200/:y;C(a,b):x;Endsets!目标与约束段;@for(b(j):@gin(y(j)));@for(c(i,j):@bin(x(i,j));& v; C5 H3 m; b! Q: u0 G  b
逻辑运算符与过滤条件
这个前面提到过,再罗列一次:
1 t9 N/ \7 {# kLINGO逻辑运算符有9种:
: Z/ Y8 R& e5 j#AND#(与),#OR#(或),#NOT#(非):
* Z" i9 o, C, H1 {#EQ#(等于),#NE#(不等于),
! K$ Y& f1 d7 H#GT#(大于),#GE#(大于等于),
% W8 P9 G" X2 h- W#LT#(小于),#LE#(小于等于)& q6 x5 {3 D* @3 |+ i* b. F" _
看下面一个例子:
( N8 Z  v" A) z' B* E$ D& k: ?
' G& h* L+ W/ B3 \
code:
sets:a/1..20/:;b/1..30/:;C/1..40/:;d(a,b,c):x;Endsets!目标与约束段;@for(a(i):@for(b(j):@sum(c(i,j,k)|k#gt#1#and#k#ne#10:x(i,j,k))=100));!过滤条件;2 `! h  s# t( A+ R, {) b$ x  F
如果我们表示一个分段函数时,就可以是if函数
@IF(logical_condition, true_result, false_result)
, r0 u( h0 z; `- D3 i. e
当逻辑表达式logical_condition的结果为真时,返回true_result,否则返回false_result。

  H' u# g/ z. U- j8 h+ X' }8 I* E
code:
f=@IF(X#LE#500,4*X,@IF(X#LE#1000,500+3*X,1500+2*X));
6 f. I# ~/ k1 k# G# U$ [! Q6 ]2 w
掌握上述方法,可以解决掉大部分规划问题,如果还想进一步了解,可以去查阅相关书籍。
实际应用线性规划
' f5 f/ m  O9 [+ c% S5 `: p4 H& z
原运输问题变量更换为:
8 L1 Q6 x0 T/ [+ Z/ Y, h% V" g
建立模型为:

3 o( G3 h" ~5 N! c' P
模型进一步转化为:
8 C- l: Z' r' @& y& S8 z5 x; p
程序编写:
MODEL:TITLE 调运大米的运输问题程序3;!定义集合段;SETSIANGKU/1..2/:A;!定义粮库的集合;LIANGZHAN/1..3/:B;!定义粮站的集合;YULIANG(LIANGKU,LIANGZHAN):X,C;!定义运量和距离;ENDSETSDATA:!粮库到粮站的距离;C=12 24 830 12 24;!粮库的限量;A=4 8 ;!粮站的限量;B=2 4 5;ENDDATAMIN=@SUM(YULIANG:C*X);!粮库上限的约束;@FOR(LIANGKU(I):@SUM(LIANGZHAN(J):X(I,J))<A(I));!粮站下限的约束;@FOR(LIANGZHAN(J):@SUM(LIANGKU(I):X(I,J))>B(J));END- B: i1 p4 ~4 q/ J5 ^
运行程序即可得到结果。
非线性规划
CUMCM2004C请你参考下面给出的数据(或自己收集资料)建立饮酒后血液中酒精含量的数学模型,并讨论以下问题:
参考数据
1 W* Q) M3 x( ~* s1 K
分析:把人体内酒精的吸收,代谢,排除过程分成两个“室”,胃是第一个室,血液为第二室,酒精先进入胃,然后被吸收进入血液,由循环到达体液内,再通过代谢,分解及排泄,出汗,呼气等方式排除。
4 f, r# N$ d/ Q- ]' o假设胃里的酒精被吸收进入血液的速度与胃中的酒量x(t)成正比,比例常数为k1,血液中的酒被排除的速度与血液的酒量y(t)成正比,比例系数为k2,G0为短时间内喝入胃的酒精总量,则可以建立微分方程:
% D$ w( M2 R4 e: j
求解得:
: u6 T( c* L/ O1 b
变换为:  A! ?& _. U. ^( x1 e( p

2 Q0 I+ K4 |. v, C% `  o. H
因而问题就可以转化为:
  P$ {5 R3 t) C" o. ~' y: {7 F/ J
编写程序:
MODEL:SETS:BAC/R1..R23/:T,Y;ENDSETSDATA:T=0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1415 16;Y=30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 77 4;ENDDATAMIN=@SUM(BACA1*(@EXP(-A2*T)-@EXP(-A3*T))-Y)^2);END9 k; N: G5 ?6 U
运行程序,即可获得结果。
整数规划:
对上次最后一个题目,用Lingo进行求解。" Y& f  W+ E! i" h2 J
编写程序:
model:sets:row/1..4/:b;col/1..5/:c1,c2,x;link(row,col):a;endsetsdata:c1=1,1,3,4,2;c2=-8,-2,-3,-1,-2;a=1 1 1 1 11 2 2 1 62 1 6 0 00 0 1 1 5;b=400,800,200,200;enddatamax=@sum(col:c1*x^2+c2*x);@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i));@for(col:@gin(x));@for(col:@bnd(0,x,99));end. c' Y0 ?+ P# B
运行即可求出结果,还是满精确的。
2 `; e$ w* \4 A1 Z" x
2 d: {, m* h0 M+ l5 g  U2 ^& ^9 m. p





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