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助力国赛 | 第3弹 规划问题(Lingo版)
l1 N! N% F% s. ?7 n3 N* U: P& ^* t5 G/ D4 q2 t5 P
9 H% {9 K4 j8 ^) {7 }9 } F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。 - 基本操作
- 高级操作
- 实际应用7 h- Q z+ P7 M" _
0 ]8 w2 c* y& U' K4 e! f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。
6 x+ g2 U+ C* C) S* ~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。' K7 G; e$ g7 c$ ^2 c* p
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0 r/ q' l0 }6 F+ E K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。
+ R& n7 s5 t* S. h初印象第一眼还是很重要的,下面就看一看Lingo。
9 D9 x4 D! {* r8 N, C O% R建面如下:* ?' T8 C7 a* R& J" `7 y" r$ f
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1 o! z6 g" B0 ^# u) p" A* G常用工具栏: 5 |1 p$ B! X. P
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。
7 E0 c, O: W- Z T! @4 s0 ^* oLINGO中的算术运算符有以下5种:% N6 s5 ]8 F& J4 S$ P2 Y
+(加法)
$ j1 b! z& o/ e1 g: N-(减法或负号)
p: t% W' g+ v1 }3 b0 K6 \4 l*(乘法)
/ B" B+ B' |- r8 I/(除法)
3 p/ w+ w4 o9 b8 Y* k% C8 l7 u^ (求幂) 关系运算符:表示“数与数之间”的大小关系。
( z# H# T/ F/ ZLINGO中关系运算符有3种:
t: r2 t: ]" }+ ^1 ^# l< (即<=,小于等于)4 L- [6 [5 a J% Q
= (等于)) q1 e ^" V* m
> (即>=,大于等于) 简单程序编写求解如下问题:6 M4 E k8 \# y( X+ N
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) \7 B6 f9 q; h# F/ o( s* x编写程序: 0 J: Z! X5 \% U" k
点击求解按钮: 6 P8 k# j. w- h4 h$ z% p
分析结果: ) r5 L& Y' X0 S/ b% A
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模型已假设各个决策变量非负. 若变量无非负约束或有上下界,则可以考虑用@free、@sub、@slb或@bnd来定义.
- 变量名不能超过32个字符,且必须以字母(A-Z)开头,其后可以是字母、数字(0-9)和下划线(_)的任意组合.
- 变量名不区分大小写.
- 在约束中“>=”与“>”等同,“<=”与“<”等同.
- 在目标函数或约束条件中需要以“;”结束.
- 标点符号等要在英文状态下输入.
- “!”为注释符号,其后为注释内容,注释以“;”结束.
- 逻辑运算主要包括:#EQ#(等于),#NE#(不等于),#GE#(大于等于),#LT#(小于),#LE#(小于等于).& z$ z! D, T" g
段LINGO中建立的优化模型可以由六个部分组成,或称为六“段”。 - 集合段:用于定义数组型性变量SETS: ……ENDSETS
- 数据段:用于变量赋值与数据传递DATA: ……ENDDATA
- 目标与约束段:用于列出目标与约束唯一一个没有段的开始和结束标记
- 计算段:用于数据初始整理计算CALC: ……ENDCALC
- 初始段:用于变量赋初值迭代寻优INIT: ……ENDINIT
- 子模型段:用于表达子模型进行调用@SUBMODEL mymodel:可执行语句(约束+目标)ENDSUBMODEL
. V! s4 w* G8 ]
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:) \3 t" Y! h3 S# z) R
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' y6 a8 P2 N, k2 `& x, ncode: 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;) {4 I: J9 ?( K
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% s. E, s! Z: X7 _3 c7 u1 L4 Dcode: sets:!集合段;ss/1..10/:b;endsetsdata:! 数据段;b=1 0 1 2 3 5 2 6 1 2;enddata
0 ^! ]" Z8 n0 W0 c2 q( } 0 |" g8 M4 a, g5 c
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 s1 v/ C5 x5 g8 D( V/ O* j
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。- w8 u7 S5 H& c8 @6 @
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8 S& x+ ~. G9 Y5 [( gcode: 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 d2 k- J; Z7 B/ b+ s
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0 v( P% w& ~4 zcode: 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;
: s4 Z$ W/ h2 r K0 R0 o![]()
. l1 R' g: _8 [( s% wcode: 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));1 o! @( V U% k) z' u+ }
逻辑运算符与过滤条件这个前面提到过,再罗列一次:
* B' ~: F1 V5 X2 Z3 k' `: q1 B. U1 e" pLINGO逻辑运算符有9种:
6 i7 I1 H2 ~2 a8 D# A#AND#(与),#OR#(或),#NOT#(非):5 G3 T K% p& G+ Y7 Z( d* s
#EQ#(等于),#NE#(不等于),
7 Y8 m0 N, o0 p0 O#GT#(大于),#GE#(大于等于),9 \/ m8 o T) }$ N$ f
#LT#(小于),#LE#(小于等于)( g7 K% q/ D2 T4 f) a
看下面一个例子:
9 s& M1 H* Y! T3 f8 Q/ C2 J* E & e3 Q: ]" n7 R
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;
' W- ~) @( [9 T, Q7 i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 q" w% Y; H1 ^+ f, F" S' C当逻辑表达式logical_condition的结果为真时,返回true_result,否则返回false_result。 ![]()
* }* ^$ s$ H# L: L0 h" f! i9 O7 D4 ^code: f=@IF(X#LE#500,4*X,@IF(X#LE#1000,500+3*X,1500+2*X));
! ?" c# ^7 b2 x9 }' ]$ `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 : @2 B5 g5 T8 l8 B% x
原运输问题变量更换为: ![]()
- Q' e _ [+ E" s0 k9 {1 B建立模型为: ![]()
6 M/ ~9 o, H8 `1 x e模型进一步转化为: * |0 Q' [8 W- x4 B! W! y
程序编写: MODEL:TITLE 调运大米的运输问题程序3;!定义集合段;SETS IANGKU/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/ n4 G, G5 V [* F) x; Q7 T# ^
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: - 对大李碰到的情况做出解释;
- 。。。, z. X& h, E" q$ ?9 {1 C
参考数据 - 。。。
- 体重约70kg的某人在短时间内喝下2瓶啤酒后,隔一定时间测量他的血液中酒精含量(毫克/百毫升),得到数据如下:
: h7 }; I( E! j, f" r+ W
![]()
* n4 ^% j- F+ q! y9 P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。; M7 L! r/ L B4 ^/ R% e
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:1 r# ^. }, |% y( U4 R
![]() 求解得:2 v, p$ l7 P' \
![]() 变换为:
7 Y7 |3 N h6 K ![]()
3 {* [. v& d9 x o1 C# k6 q) b& e R因而问题就可以转化为: 5 u, |+ \. D+ \) I) 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(BAC A1*(@EXP(-A2*T)-@EXP(-A3*T))-Y)^2);END
* f% N( y3 @/ y% b0 g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。6 F( @8 i0 b/ Y- f* g
![]() 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));end5 }0 U) G" y, l9 B* R- T
运行即可求出结果,还是满精确的。
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