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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)
3 y, B; u( g+ \, N- e  y
助力国赛 | 第3弹 规划问题(Lingo版)
0 A0 c2 X6 Q- C- ~' I
0 L: E* J' _4 O) g# O

: l6 ~# g% G' {: \# k. _% Q/ }& 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。
; ~* @* b2 O% o% J9 n" n' {
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。* a6 T: v2 l# x1 O
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。
/ J' T; g' k+ O" s

6 K6 W8 d9 u5 h* V
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。

% t2 o/ h( @* [# ^( K0 Q- F- F初印象
第一眼还是很重要的,下面就看一看Lingo。, [* T3 o# _9 e, u9 H0 G4 Z3 u
建面如下:
9 y1 I) x8 c* G$ f2 R* l

, z# c8 e5 M# p' W
常用工具栏:
3 T7 b, q$ R4 Z+ b! B7 V& g
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。
& Q- X. w' m. mLINGO中的算术运算符有以下5种:
. {3 j+ A2 ?6 G  \+(加法)* U  \) ~8 D4 Q; \; |! U! d
-(减法或负号)# U* S0 ?: ^: r- x/ Z7 i/ N* X$ ]
*(乘法)& z% i# Q4 ^* B* P" b% x
/(除法)5 {; Y( ~5 Q. ^8 {! a
^ (求幂)
关系运算符:表示“数与数之间”的大小关系。
7 Y& j$ o- o2 y% q5 p% zLINGO中关系运算符有3种:& O* {2 J4 Z' @; g1 h
< (即<=,小于等于)1 z, |* I: y) v" H% @. }
= (等于). A: ^$ E7 o% J1 G
> (即>=,大于等于)
简单程序编写
求解如下问题:
- _# O  U5 F: l3 l! P2 E& E, v7 }
0 |) Q( a% Q+ c; ^" K9 R) F
编写程序:

% V$ i. v# f' |
点击求解按钮:
# w6 z5 u6 W$ m- c
分析结果:

' ^4 W" O" a+ y: U! e& u3 _. U( |
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:" n3 T5 f. Z* s3 v
2 N; k% k3 H7 t- u7 S& a5 \$ ?( E
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;
8 w, M( Q0 m: b" @! {. g) l& I" E" \" h8 g7 @% W& W. i
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) C9 U- `4 n' Z

$ n/ N) f7 P+ o  _2 n. n3 s3 s
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));6 u! m) d; k& T7 x( l5 t; C
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。
4 F; Y% \* b- t+ K
( o! T0 @( Q0 s: S  }$ p, }
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;
6 R# ]/ u+ ~6 v' y6 ]$ Q, C. U% }( J/ O0 p% c
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 }* V8 X) `% q
. e4 ?) C) [" S$ T  L
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));" S5 z  e# `- n/ C5 Q* s9 ?
逻辑运算符与过滤条件
这个前面提到过,再罗列一次:7 S  A* X/ E+ c/ V- W
LINGO逻辑运算符有9种:, ~- j* I! v% Q$ x5 ]! }2 w. @# f6 v; O
#AND#(与),#OR#(或),#NOT#(非):7 @+ J4 x' N9 `1 q9 A+ S
#EQ#(等于),#NE#(不等于),! {( N: a5 [2 C( r" @
#GT#(大于),#GE#(大于等于),  c8 Z7 R; a  ?1 a' i7 X. R
#LT#(小于),#LE#(小于等于). H3 R: H* X' T8 s; x; Z1 @+ D0 s
看下面一个例子:
8 ~; y6 a5 j: }! g/ f
+ a- \4 y( n, _3 T6 o
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;6 p  p5 g" b1 m, \
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)3 }+ B( a: C# K: p7 b
当逻辑表达式logical_condition的结果为真时,返回true_result,否则返回false_result。

$ j. Y) A- N, m0 I
code:
f=@IF(X#LE#500,4*X,@IF(X#LE#1000,500+3*X,1500+2*X));+ E- Y2 g7 K/ Q: e/ S
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
+ }6 k) L% @( Y" P" F( r  W5 U
原运输问题变量更换为:
! ~( ~9 q- l8 c3 |
建立模型为:
) n5 q% U$ \6 k7 y& F# a
模型进一步转化为:
' V/ j4 j6 D$ M2 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));END3 b" g6 \2 v; v4 p/ n: h
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

7 ]+ _& u4 e1 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。
" S# g  b8 ^5 u0 T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:
) n4 ]5 V9 }; |. Z( h
求解得:
! u/ |' z4 K3 X
变换为:9 b8 R/ Q& B7 y5 I
3 U( r! u2 f: f  s* H
因而问题就可以转化为:

$ ?0 e  K$ [  H0 K4 e* ?
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
5 y3 y* T5 g& J% K
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。7 f% G& {7 e9 U. ]1 v* ]
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));end3 O: r5 T0 E. z4 |# w# ^% k& k; `
运行即可求出结果,还是满精确的。
: M  l( _) C, M* i: _
8 N8 Y: l  E% \! ^/ @





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