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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
2-7、规划问题的Lingo解法, G7 n: I+ Z- l4 U2 O1 f# x) t
一、 从规划问题引入
% C# b. @9 o( e/ J3 B; g
- o, @, q3 Y6 p 在我们学习探索的各个领域,规划问题都是无处不在的。通过列出约束条件及目标函数,再画出约束条件所表示的可行域,就能在可行域内求得目标函数的最优解以及最优值。当然我们在高中就已经学习过线性规划的相关知识,对于理科同学来说,大多数同学应该感觉难度不大,或者说是送分考点。然而到了大学阶段,一些规划问题的求解已经不是人力可以轻松算出来的了,必须借助于计算机来进行计算。那么对于规划问题的软件选择,又应当如何进行呢?! X8 R& H4 q9 ?+ P0 }
: t P9 u1 v z1 q" l" m二、 软件分析与选择
$ D' o- A9 I) c4 M
. x. k# _" U. Y Matlab相比之下是一个面面俱到的编程软件,也可用于求解规划问题。但是如果一定要去和某些“针对特定功能而开发的软件”去比的话,Matlab有时也会稍显逊色。就好比一款顶级的耳机能通吃高中低音,但是去和另一款顶级的为高音而设计的耳机去比较的话,也难免会被比下去。这也就是为什么在规划问题上,很多人会去使用Lingo进行求解。* C9 G* Y2 Q- \' \/ T' Q
! |/ _! G$ i# n# h, T3 i& a8 L& h 首先我们来区分一下Lindo和Lingo这两款软件。Lingo是在Lindo基础之上做成的软件,处理解线性规划问题之外还加了非线性的求解器,更关键的是还追加了集的概念。可以更方便的解决复杂的问题。所以本文只对Lingo进行讲解。 0 F# q$ H$ z; O' }' F8 Q# d
而对于Matlab与Lingo的区别,就好比手动挡与自动挡的区别,有针对性的专业软件会对用户做很多的优化。这里引用知乎上大佬 花开花落 的回答
, c. v( D5 J% E0 M& A* ^2 ]1 l5 ghttps://www.zhihu.com/question/49319704/answer/1659234512 _" j l7 Z0 e% F- B5 O
/ a3 N0 t8 _( y) a: _! ? 用MATLAB求解线性规划和整数规划问题,需要先将问题转化成如下标准型,其中X只能是向量,也就是单下标变量,然后用向量和矩阵来表达目标函数和约束条件。
7 A6 |1 t& w& g' B 然而,许多问题(如指派问题和运输问题)由于参数和决策变量是双下标变量,必须在基本的数学模型的基础上进行变换才能求解,这样得到的等式约束和不等式约束的系数矩阵规模就非常庞大,当然由MATLAB计算问题不大,但转换工作完全要由人工完成,工作量大而且容易出错,因此在这一块效率不高。 4 H, Z. V" @4 p- K8 j' P
而LINGO有自己的建模语言,在建立了集合的基础上,能够高效表达目标函数和各种约束条件。所写的模型基本上可以看作是对数学模型的翻译,不需要太多的转换。! w9 h7 f. g. y3 x% N( _$ j
' J3 o6 O% F0 }! @. Y. H 那么现在我们基本上对LINGO和MATLAB对规划问题的处理方面有了初步认识与了解,至于是执着于MATLAB还是选择开辟LINGO这片新的领域,取决于队伍自身了。# S9 D1 [( q& H4 r: y
S9 D: x3 a4 P* A% Z- m; i三、 如何上手Lingo, _4 f! |" G' p- U& Z
, D |6 f& v0 ]4 r3 f6 K
有很多人对于Lingo的评价都是,非常简单的软件,很好上手。
( @; f! L, m5 m4 w9 E8 D “简单”一词我觉得还比较恰当。Lingo的各种版本几乎全部都是免安装版本的,界面很简单,功能用法很简单,处理问题的方式简单快捷。确实是跟“简单”一词挂钩的。但是任何一款软件想要精通,都是有一定难度的。如果你只需要用Lingo处理一些简单的线性问题,那么2个小时不到,0编程基础的朋友就能上手。如果你认准了Lingo就是你处理各类规划问题的御用软件,那么还是有很长一段路要走的。当然这也取决于用户的编程基础。如果学习过面向对象的程序设计课程的朋友,对于类与对象概念有所了解,那么对于集这一概念也能快速理解上手,学习起来更加轻松。6 p; u3 |0 b1 d: |& E; L
F" F+ P1 Q. F: j) E+ H四、 Lingo的基本语法规则
: q# p/ |- J" Z" L5 s
. n. ]6 V& f% I H3 R& m% i' P1、求目标函数的最大最小值用 MAX=MAX= 和 MIN=MIN= 来表示;
* h8 P3 @1 F4 s* d' m9 u2、每个语句必须用分号“;”结束,每行可以有许多语句,一个语句可以跨行; 8 Y0 y& u6 p. F1 a0 D
3、变量名必须以字母A-Z开头,由字母、数字0-9和下划线组成,长度不超过32个字符,不区分大小写; $ N+ P$ \8 \& J8 R0 n
4、可以给语句加上标号;
( c0 Y& t: f+ E6 ~: r I; ]5、注释以“!”开头以“;”结束; . \* u2 C) f& H& P, {
6、默认所有的决策变量为非负数;
' R4 x6 \5 ]) W- A$ P' z4 ?7、Lingo模型以“MODEL”开头以“END”结束。
0 O! \. Y' Q) d- }: p8、Lingo把相联系的对象聚合成集,借助集,就能够用一个单一的长的简明的公式表示一系列相应的约束。 4 v8 Y. F. R. ~, n
9、Lingo程序会包含集合段,数据输入段,优化目标和约束段,初始段和数据预处理部分。
. n9 E! B/ Q+ z" ?& E10、Lingo函数包括有数学函数,金融函数,概率函数,变量界定义函数,集操作函数,集循环函数,输入输出函数,辅助函数等等。
5 m o% V4 B- x, m, H* y0 O" \4 p) P
五、 谈一谈例子
- r9 Y- u% `4 p2 Q" g0 W
* [6 I: }+ Q# g1 f% ^' ^ 那么Lingo用起来到底有多简单呢,我们来看一个例子。! s& |* }3 n H
L: z" @: o% G9 @: b例1:某家公诉制造书桌、餐桌和椅子,所用的资源有三种:木料、木工和漆工。生产数据如下表所示:. a9 I6 `7 R1 P: S5 P9 ~7 @
% {. T4 [& A1 C. w9 _" S+ l 每个书桌 每个餐桌 每个椅子 现有资源总数2 v: _8 I# M# `' F0 O7 n' x
木料 8个单位 6个单位 1个单位 48个单位5 x9 ^+ f8 J, j1 t. A% ]
漆工 4个单位 2个单位 1.5个单位 20个单位
( R+ o* o( Q, R7 s木工 2个单位 1.5个单位 0.5个单位 8个单位
8 T# G9 r6 c' s3 z. t# U+ I: A3 p成品单价 60个单位 30个单位 20个单位
2 x# m" X( U7 i( G 若要求桌子的生产量不超过5件,如何安排三种产品的生产可使利润最大?& a' A: F6 }7 ?
p2 |. _$ x1 Y: O& y
解:代码 }3 m" k3 q3 L% o( t+ J! Y/ A3 \1 [
5 n5 P% t" l4 |- S4 l% B
max = 60 * desks + 30 * tables + 20 * chairs;2 M7 t9 T; @) W) M( ~8 }5 ?; J' ~
8 * desks + 6 * tables + chairs <= 48;
& n S0 f- g! F0 [ 4 * desks + 2 * tables + 1.5 * chairs <= 20;& H4 `/ \7 h' \6 @6 j3 W% S
2 * desks + 1.5 * tables + .5 * chairs <= 8;
_( l4 _0 h" f: ntables <= 5;$ n; i3 B+ j4 r' t' l" t
1
! v; K Y( | K4 h- E2' s$ J+ [6 \. _+ J9 X8 {4 x/ [% P5 T
3
) q% o) G% d% o: ?4; d" G- W. N: q% F. W. n% z" E1 _& \
5, H3 [1 o: n0 ?4 P( @/ i7 p& H
可以得到结果: + V+ n5 N' [+ C5 }) P+ s
9 z, L" d! S u" ^ 这里的 Total solver iteration 表示一共迭代2次得到最优解。
3 K% x- V7 R; x* k. U1 u Objective value 表示最优值为280,而取280的时候各个变量取多少呢,底下的表格给出了答案。
( R& x! S; v0 Q 可以看到,没有定义变量,简简单单一个函数一个约束条件,迅速计算出了答案。Lingo看上去就像是为了非编程人员量身定制的一样。4 X: E- Z+ G8 Y+ w& m9 Z0 z
/ M! g& Q6 Z) q5 r例2:给定一个直角三角形,求包含该三角形的最小正方形。% ~6 U3 E( a9 A8 y4 @0 @+ ?
0 y# _2 |# Q2 i
我们可以作出如下正方形:
4 e9 i- M6 z9 U$ C' ]
- B; |; a6 p! P( c, T4 Z2 r. n7 z) O' C8 V
CE=asinx,AD=bcosx,DE=acosx+bsinxCE=asinx,AD=bcosx,DE=acosx+bsinx
. p% O' r! B2 @% D7 Q1 Z, X 转化为了规划问题那么正方形面积最小的时候即为最优解。
3 N+ W! c7 c. W$ a7 T% n, X s8 f9 m" U 代码:7 F# i' M7 P# r+ O5 \ ^# ^
) E4 A) \$ c/ O/ ymodel:1 g- F8 z5 A5 P" T( r
sets:
$ {) f# b( |) i- Z* D' H object/1..3/:f;
' V0 T, T8 Y( Y* Tendsets
. \( C8 @; J1 c t t+ \data:/ ^, a9 g5 b+ a ^ b0 [
a, b = 3, 4;
f9 t/ a5 H# venddata
4 i0 {; F. H* p$ E( S f(1) = a * @sin(x);
# F, u% j3 T. ]) q$ ? f(2) = b * @cos(x);
9 g9 p# V. }4 Z3 h! S f(3) = a * @cos(x) + b * @sin(x);
|1 Q$ X( g3 [ min = @smax(f(1), f(2), f(3));2 i _+ T3 W' \3 N1 S- l7 {
@bnd(0, x, 1.57);4 w/ K+ N3 T0 g4 Q7 M) T
end$ k7 w* D# L' Q5 `5 s
1
1 W1 E% e* a0 a. W0 K5 b2
# |4 ~. O U8 u( ?- g3
" s+ f$ N. {3 S8 [4
9 ^+ d1 m1 G/ t5
/ d" Z( {; x+ G6* } v: t2 V3 p% r3 B" b
7 H( V# l& A8 F1 x8 d! v
88 M- _% G! G2 |* B1 j: U3 {
9# Y! \# j9 g. B/ W. }* f: y
108 @6 E$ n% a! d; F7 T i
110 E8 c: x- {' p" p. k
12* |* n) p5 ^2 Z0 J
13
) S& I6 g4 M+ y+ b; p 得到结果:
& _$ Q) O g% M" i" a, T U- T1 \: U; K/ `1 B* R6 d4 E
, k8 V# c; M: K! {3 k; C 这里需要注意,lingo中如果没有代码说明,是默认 xx 的值大于0的。代码中用 bndbnd 函数限制了 xx 的范围。' r. |$ k0 c* X# ~
那么再进阶一下,Lingo在处理TSP问题的时候表现如何呢?
3 A! w. P% z/ f7 }2 A: N! r. D3 J7 _' l7 U6 L4 E6 N; t, r+ ~
例3: 现需在一台机器上加工 nn 个零件(如烧瓷器),这些零件可按任意先后顺序在机器上加工。我们希望加工完成所有零件的总时间尽可能少。由于加工工艺的要求,加工零件 jj 时机器必须处于相应状态 sjsj(如炉温)。设起始未加工任何零件时机器处于状态 s0s0 ,且当所有零件加工完成后需恢复到 s0s0 状态。已知从状态 sisi 调整到状态 sj(j≠i)sj(j≠i) 需要时间 cijcij 零件 jj 本身加工时间为 pjpj。为方便起见,引入一个虚零件 00,其加工时间为 00,要求状态为 s0s0,则 0,1,2,…,n0,1,2,…,n 的一个圈置换 ππ 就表示对所有零件的一个加工顺序,在此置换下,完成所有加工所需要的总时间为
( i* ~7 F. l; J1 f) |3 B. R∑i=0n(ciπ(i)+piπ(i))=∑i=0nciπ(i)+∑j=0npj
: }0 V( M- w5 G' X/ e* U∑i=0n(ciπ(i)+piπ(i))=∑i=0nciπ(i)+∑j=0npj. ?& v# H6 E& r& Q& }
由于 ∑nj=0pj∑j=0npj 是一个常数,故该零件的加工顺序问题变成TSP。
" V$ q2 d% m* {# T
7 Y2 L' d& C& H! E代码:
( f8 p: S, p7 I$ e; Z9 D: H# F' N, N9 L3 ], ?/ q% I
!旅行商问题;
7 s. s- F; P, [8 m/ Zmodel:
. k3 w. m+ i R+ }7 ~, P/ Nsets:, D* i4 h1 U2 |( j% H) n
city / 1.. 5/: u;; ^1 b! F5 l/ X& e' z
link(city, city): \* W# v2 A/ _/ H# _9 v
dist, x; !距离矩阵;
. g/ _7 C: |; A# q8 zendsets6 _7 v) k4 V1 p' z
n = @size(city);* d) l1 s7 o& {* O+ Z& m2 b# M
data: !距离矩阵,它并不需要是对称的;
1 h7 E; [4 n1 X+ L dist = @qrand(1); !随机产生,这里可改为你要解决的问题的数据;
9 Z7 x5 u$ `) z4 Senddata
% g$ I! W! P6 B" g) d/ s7 ? min = @sum(link:dist * x);% j6 z& D. s& @, k& A$ C) u+ s( P
@FOR(city(K):, Q$ d4 f9 E) g3 G. i4 h& `9 n
@sum(city(I)|I #ne# K: x(I, K)) = 1;2 j2 M& C1 u6 {" {/ ~
!进入城市K;
o- r1 B) G* a2 a% Z! P# u @sum(city(J)|J #ne# K: x(K, J)) = 1;2 s( W$ M9 m# B4 {' Y; D! L6 N
);$ W, s3 S. J# j! y7 a
@for(city(I)|I #gt# 1:9 @* c$ X/ b; i( \* t: G! N1 a
@for(city( J)| J#gt#1 #and# I #ne# J:
8 ~( h, {& t! C, h- n; F1 n u(I) - u(J) + n * x(I,J) <= n - 1);+ _) O, j3 p3 @) X, d; F; n
);
+ ~# N2 a v7 x |. Y@for(city(I)|I #gt# 1: u(I) <= n - 2);
. g# Z5 M) S/ Z1 L( J" x9 m@for(link: @bin(x));, C! ?% P; p, J
end( M' y' U7 w& y; v3 U
1
5 y, j1 o. Z7 T U& B2+ j, h' z9 h, ^4 [' F
3+ l) M! c, V) n- K
40 S @" m$ n- v2 W9 V! Y, S
5, G& u7 w5 R1 j
6/ W4 x5 q: M0 ]& b+ }1 f1 F1 m j
7( M( y" X- o" j: K$ i7 }
8
3 T& k5 @* F$ g* G9: S3 O6 G: K$ Q) v! o
10
0 a. h# G3 R5 T9 h7 [11/ G4 x5 ~; s- s# W; y# `
12+ i$ ?' {# i; b/ v0 M
13
4 h! p& K- Q# R6 K' s14
h( a- u) M' \9 n( R. I150 J. Y! ~( [7 b/ u. N2 H
16
! x- |* F Q& W17+ T) s: D/ Z6 G( w& a
18
, D' T; s w0 Z' ~19' N& ~7 I) p& g4 s( H& |
20
Z, v8 i# C- `3 p, }21" k) f# o& N" s# Y" A" o. M& U
227 n. ]; K3 ^" Q P! D* S1 {5 w
23
' F* A7 i2 R6 Z2 ]* S2 Z: v2 b242 ^7 }6 z9 V( l7 F- l$ r
可以得到结果: : g% J$ J" G- h7 U
/ `% y. P" p% o: Y--------------------- " Q& B' M/ H" S9 d9 j# n
: Q" [( s$ h+ x5 s. T6 U, r3 ?5 x
8 g" M7 X# z% X2 Y/ @0 u( `! I, N0 {! S7 k* Y$ Z5 P
: k$ W H! h5 d! \. P2 T+ ^ |
zan
|