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发表于 2009-8-26 22:13 |只看该作者 |倒序浏览
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二个简单的LINGO程序
下面举两个例子说明如何在LINGO中如何进行规划问题求解。
例1.1求解如下的LP(线性规划)问题:
在模型窗口中输入如下代码:
min=2*x1+3*x2;
x1+x2>=350;
x1>=100;
2*x1+x2<=600;
如下图所示:
注:(1)LINGO中不区分大小写字母,变量(和行名)可以使用不超过32个字符表示,且必须以字母开头。
(2)LINGO中模型以“MODEL:”开始,以“END”结束。对简单的模型,这两个语句也可以省略。
(3)LINGO中的语句的顺序是不重要的,因为LINGO总是根据“MAX=”或“MIN=”语句寻找目标函数,而其它语句都是约束条件(当然注释语句和TITLE除外)。
(4)LINGO模型是由一系列语句组成,每个语句以分号“;”结束。
(5)LINGO中以感叹号“!”开始的是说明语句(说明语句也需要以分号“;”结束)。
(6)LINGO中解优化模型时假定所有变量非负(除非用限定变量取值范围的函数@free或@sub或slb另行说明)。
然后点击工具条上的按钮   得到:
下面对上图的各个部分进行说明。
Solution Report(LINGO的结果报告窗口)



Global optimal solution found
表示全局最优解找到.


Objective value: 800.0000
表示最优目标值为800.0000.


Total solver iterations: 2
表示用单纯行法进行了两次迭代.


Variable
表示变量, 此问题中有两个变量X1, X2.



Value
给出最优解中各变量(Variable)的值: X1=250.0000, X2=100.0000.
Reduced Cost
给出最优的单纯形表中目标函数行中变量对应的系数. 其中基变量的Reduced Cost值一定为0;对于非基变量(非基变量本身的取值一定为0)max问题,相应的Reduced Cost值表示当该非基变量增加一个单位(其它非基变量保持不变)时目标函数的减少的量.在这个例子中最优解中两个变量都是基向量, 因此对应的Reduced Cost的值都为0.
Slack or Surplus (松弛或剩余)给出约束对应的松弛变量的值:2和第4行松弛变量均为0,说明对于最优解来讲,两个约束(24)均取等号,即都是紧约束.
Dual Price 给出对偶价格(也称影子价格)的值.
zan
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