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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)

; D  d5 }6 d9 T. s助力国赛 | 第3弹 规划问题(Lingo版)
( r8 i; f4 ^4 t9 d& R+ k

1 U7 e( r, ?7 l4 T+ R
8 K3 {/ n' `# W) N, W; Y! B( A) @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。

8 C4 |+ Z% s% r" W* Z2 D$ R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。; E0 d+ L" w! f! ?/ C6 j
Lingo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。
5 E# i- x8 i' K" E
5 Y" y  _' L6 `* U1 k! I+ V1 W3 k3 Q
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。

( j$ t8 L5 p& P, J' h* n$ j7 [7 }初印象
第一眼还是很重要的,下面就看一看Lingo。/ n& D. R% N# |- E0 C) b' w
建面如下:
$ C$ e' H  q2 L# \0 I) ?+ X" N) f( y
) K2 D) ?% [1 `
常用工具栏:
6 f9 }1 e$ s' t7 @
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。) g' M. E6 i. ^
LINGO中的算术运算符有以下5种:2 h* }6 K5 r% f3 U
+(加法)
# M. S+ }6 ^4 M4 @# r$ G$ g; t2 F-(减法或负号)
5 |; S+ F) ]+ |8 v# H& C*(乘法); P( C3 L; I- q# r) ]: S
/(除法)
4 q4 q( n) U/ Y- i^ (求幂)
关系运算符:表示“数与数之间”的大小关系。
" ?0 a9 C+ X: m$ q- r+ s$ sLINGO中关系运算符有3种:
" x& H5 |# W. Z+ F" ^: b2 J, G, H< (即<=,小于等于)
" N1 u. X5 p$ B# L: J; W= (等于). R4 h7 x7 B' T3 I5 k) a
> (即>=,大于等于)
简单程序编写
求解如下问题:, h7 P6 L/ {* z! {; Z7 O

, B) [5 L" j8 U: H7 D
编写程序:
/ p* D! T& y6 p4 m* ~% `
点击求解按钮:

) C& F6 a  `8 t7 i0 c# s/ v  ~
分析结果:
, U# v( [3 w( k$ z1 ?" u* |: b9 ^& Y
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:
8 u/ y$ f) Q1 f

4 J, f, |5 z  r) d$ z
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;# Q* g' A! i9 V4 J/ e
$ H/ K+ x) J* i- M
code:
sets:!集合段;ss/1..10/:b;endsetsdata:! 数据段;b=1 0 1 2 3 5 2 6 1 2;enddata3 h! D# Q7 P& E* \
8 L* ?  ~0 }" ]2 f2 G2 [3 g
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));
2 y; }$ ]+ t* n- q4 C2 Q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 a" f/ b, N  f7 S* D; B/ E5 D" K- W

  e( h: s  b1 o' r$ W  E  \
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;5 i1 M* v4 k. H+ ^5 f6 ]/ j/ r

& g1 g6 {( m) d3 K# J
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;7 w: R. T0 \  a8 A$ h* l: v
. u. a3 [# Z+ r- C/ p  W6 D7 K  E
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));
* d% E3 d2 {1 q# ^7 L1 ^* S逻辑运算符与过滤条件
这个前面提到过,再罗列一次:
2 i$ v, o* V  n  a9 t5 K  b' ULINGO逻辑运算符有9种:& y! o: U; @3 o$ C$ b2 Y  ~
#AND#(与),#OR#(或),#NOT#(非):
( J" }1 C6 x* X$ ?( b0 W#EQ#(等于),#NE#(不等于),
% I) J6 T4 B4 S' H4 G& ~, Y. w8 t3 r#GT#(大于),#GE#(大于等于),! W3 `1 t0 R) i: q# h, Y. a( O
#LT#(小于),#LE#(小于等于)" l) E: M( ]& z5 m
看下面一个例子:
, w% g5 F( b2 \  C* [$ Y
% j" F1 z" i6 r# K- p7 e
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;' O- H: F1 P; ]
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)
) B' o7 L( Z8 H7 ~
当逻辑表达式logical_condition的结果为真时,返回true_result,否则返回false_result。

; }5 m$ M8 B4 ]8 {5 L8 y
code:
f=@IF(X#LE#500,4*X,@IF(X#LE#1000,500+3*X,1500+2*X));3 J" u) `, p( l. k8 `! q$ E! E
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
) G# X+ M1 n0 ?& ?6 d
原运输问题变量更换为:
& _" _7 ~7 }) p5 y* W
建立模型为:
2 J: y( H; I3 {5 k4 ~0 S. D7 p
模型进一步转化为:

6 r6 K! j- U7 o, T  V4 _4 m& f" 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" t1 h5 o0 r& c0 k- C2 m
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
* V* t& U* N$ R# a1 S! v. z. B/ G$ [% U
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。
0 N; e! E$ f7 Z, @* n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:
0 f$ x5 f+ }- E& m# M# t& `$ U
求解得:. p- L+ ?2 _5 J/ E9 Y, ^& B4 o8 R
变换为:( {# M1 {0 e! v: ~- f9 w% f6 Y

! N! v# o3 F3 P- {+ U
因而问题就可以转化为:

2 R2 R. d, Z/ U$ u
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);END) s) |: g8 n; v7 R
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。
2 r$ p; E) X1 E
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
& }2 b* \" @, \5 {# Q: V# K
运行即可求出结果,还是满精确的。
, x4 N9 W6 S) L
# T; V3 j6 J2 d2 Q5 |% N( T/ F- n





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