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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。
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2-7、规划问题的Lingo解法
- I/ P+ G! C7 q- _! A L3 Q$ |一、 从规划问题引入
* o. F4 n) D9 B- ~& h2 V2 G
6 e! W% ? U* j/ k7 H 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?
6 b/ Y+ p. s6 ~0 h0 F" v& H
) `3 r2 d8 i7 Y9 `$ u二、 软件分析与选择4 N) t) C) \: S0 V" t
5 Q5 `. X( V. n4 H" ?
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。4 h0 X' }* j. D' X- P9 O1 C
, ]+ [) q% Z8 A* ?2 M 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。 2 O$ ~3 V. H7 E( M4 V# E! I
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 , I9 s: v: M, ]9 r4 [$ l
https://www.zhihu.com/question/49319704/answer/165923451
5 }! a3 V: }+ a+ u( R9 [) Z0 Y& v7 N( A- l. Q2 q
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。
9 S; K q8 M5 u( }% S+ n, [) X$ W 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。
$ s2 R. A p: Z* ^9 e6 q* ]* ^& Y 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。# X: r, t% |: ]" N' e8 c; Y5 r
) ?8 B& [$ H8 F4 j5 n3 E, F2 Q
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。0 P6 l' ^) f- s
( z5 a$ b$ g) W7 e
三、 如何上手Lingo
: c9 Q6 T# Z P7 V1 p) p) }0 l& j2 ^( [& U3 Q$ r
有很多人对于Lingo的评价都是,非常简单的软件,很好上手。 7 U' q' H; t& ~2 [# t3 s( R
“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。* r Z1 d% i9 z$ e6 _$ P5 H
: T& B7 N. e: K( D( s# K- x四、 Lingo的基本语法规则
8 {: F4 ~6 m/ J s" s: \6 b+ y5 \ S* p" S! P, j& L1 X& y
1、求目标函数的最大最小值用 MAX=MAX= 和 MIN=MIN= 来表示;
4 D' s3 u# P( p5 \* e7 \6 H2、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; 3 I& D2 J' R) y5 i# _1 [5 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;
- [8 S1 f- q6 q/ B, _4、可以给语句加上标号;
2 Q; O; H9 s* n# z5、注释以“!”开头以“;”结束; $ m0 }" P2 q1 j+ i- ^% q; E+ _
6、默认所有的决策变量为非负数;
8 ?7 E! s9 n2 Q, Z: E* K9 P7、Lingo模型以“MODEL”开头以“END”结束。 ) |3 d2 v$ ^7 k1 l
8、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。 - E3 j" ?, |* Q' Y4 T4 h* b
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。
/ c0 G0 z8 ~$ z$ G3 u6 t- U, r$ r10、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。# v, f& b1 Z' t. R! f; h! p8 q
9 Y6 K4 a! P, I- D9 S! Q五、 谈一谈例子
* ^, Q: o" R( J3 G6 g2 u W7 M; `- I5 m) L% f. k) W4 |
那么Lingo用起来到底有多简单呢,我们来看一个例子。
3 S# F1 w, m% ?9 u' N0 p2 [: U) v4 L& I6 N7 M; ~
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:: f1 H' Y' N; @) y) q/ G- N$ _
5 z3 o1 @1 M6 e+ C1 C; v: F
每个书桌 每个餐桌 每个椅子 现有资源总数
; L' ^: {) E4 ^9 e& a+ B6 a木料 8个单位 6个单位 1个单位 48个单位& w3 r) ]0 z0 c5 R m; x
漆工 4个单位 2个单位 1.5个单位 20个单位
* B/ Y6 C' v/ B/ V% r t& Q" m木工 2个单位 1.5个单位 0.5个单位 8个单位
9 F* f" S& J3 \6 P3 G, T成品单价 60个单位 30个单位 20个单位 4 \* o! w) T4 R8 r& ?* M7 `
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?/ ?) D: V6 h0 q' m
$ {7 G W5 B5 g9 i: @0 o/ a! f
解:代码
' N5 D6 J7 J( }0 t1 }$ a
6 K( |/ v7 `& _max = 60 * desks + 30 * tables + 20 * chairs;
3 g' q/ L }) K9 `* A 8 * desks + 6 * tables + chairs <= 48;3 X" l2 P& t/ n
4 * desks + 2 * tables + 1.5 * chairs <= 20;
9 K0 ^1 O% l- f$ x/ x; N! i 2 * desks + 1.5 * tables + .5 * chairs <= 8;
. }/ z: N: W" k) Xtables <= 5;
& Y8 _% F% V- R3 m% e9 s3 V7 I15 Z# Z7 N9 j' w' p9 J7 _
2% j! | X! S( w, ^& K9 U
3& `! Y% M0 D4 w5 w. l7 }3 R, k# P. g
4
& A1 W: ]: ~8 J, Q! B5+ [8 r z/ [: S' e1 T$ l; R: H
可以得到结果:
% w3 i, E! n4 D3 y5 l! y4 U3 c* `( V$ c+ x4 c
这里的 Total solver iteration 表示一共迭代2次得到最优解。 3 p) u( [# [+ l" x. i# Q- N% W
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。
6 f3 o ~% A+ x/ \, c 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。
7 R- W* I$ X- Z( H& M7 v n" O+ \ Z" A( p9 U
例2:给定一个直角三角形,求包含该三角形的最小正方形。% m9 Q+ j! i; K% n! @/ d
% d% S1 V1 _3 W7 K1 y! I: x9 t% Q我们可以作出如下正方形: 7 }3 }5 S( {9 M+ H/ c7 W" W
4 S0 Y9 p s. @0 ?: S
5 H- \. ]+ r9 s* K2 u% `' B, X4 T CE=asinx,AD=bcosx,DE=acosx+bsinxCE=asinx,AD=bcosx,DE=acosx+bsinx
$ l8 ~5 I0 M9 u+ e/ p5 |8 { 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。
9 C4 f/ C' c! o1 M! Y( h& k 代码:, S7 t6 k% q5 a7 w
4 ?/ {" z1 p- G v, s+ Jmodel:8 n2 E' _5 c0 q- A0 V
sets:' t2 K8 z r5 S( r! {/ q6 M/ c
object/1..3/:f;( p3 z) A, O+ K0 S9 i
endsets# v! u2 u5 Q5 _/ {, r
data:
7 k0 N1 C) `1 f, O8 m. V: v a, b = 3, 4;2 D- b- _) Q; t
enddata
" \6 u$ z9 E* F& O' J f(1) = a * @sin(x);2 F. N: z/ g0 j) _! s
f(2) = b * @cos(x);# I) T4 f, F V! k5 o& u
f(3) = a * @cos(x) + b * @sin(x);
+ ^ G& f0 h! y+ i min = @smax(f(1), f(2), f(3));
" F6 n+ E- u& h8 e @bnd(0, x, 1.57);
' w/ r" h! x1 M2 n, M! X$ S) lend+ _5 D7 J$ ~$ d+ c2 \& U
1
& x. ~4 U, K) g& k4 W: u5 b& x2
: F8 O+ \/ W' P, T3
2 \( F6 |3 p" X7 J; E% p# h- z4
5 ^5 x7 {. h( {* i5
# y$ X! I( s* G6) A4 x8 P0 `. _% d; @( m( x
7
3 E) ?6 \0 f9 ?' k% T/ K. H8
' y: h6 [8 a; O3 U2 m# m9& b8 J5 Q/ C5 M
107 o0 F: E, G1 l% D
11
2 {1 s% h. I* f+ \12
; x' }. F$ U4 b& k' v4 D- P13
+ i; G! r: \ Y4 W/ m7 p 得到结果: 1 \% W; z3 ^8 X9 G% B4 ]
* a- {& F+ P% }( X& r+ ]5 `
9 ]9 |2 {- O, L( h0 J
这里需要注意,lingo中如果没有代码说明,是默认 xx 的值大于0的。代码中用 bndbnd 函数限制了 xx 的范围。* a! k% `- ^( t" V3 |- I
那么再进阶一下,Lingo在处理TSP问题的时候表现如何呢?
! E9 i q; L5 s6 L0 e7 S- D$ k$ F8 o
例3: 现需在一台机器上加工 nn 个零件(如烧瓷器),这些零件可按任意先后顺序在机器上加工。我们希望加工完成所有零件的总时间尽可能少。由于加工工艺的要求,加工零件 jj 时机器必须处于相应状态 sjsj(如炉温)。设起始未加工任何零件时机器处于状态 s0s0 ,且当所有零件加工完成后需恢复到 s0s0 状态。已知从状态 sisi 调整到状态 sj(j≠i)sj(j≠i) 需要时间 cijcij 零件 jj 本身加工时间为 pjpj。为方便起见,引入一个虚零件 00,其加工时间为 00,要求状态为 s0s0,则 0,1,2,…,n0,1,2,…,n 的一个圈置换 ππ 就表示对所有零件的一个加工顺序,在此置换下,完成所有加工所需要的总时间为
3 K" t' [- F( X6 x4 Z; V) F$ S0 N∑i=0n(ciπ(i)+piπ(i))=∑i=0nciπ(i)+∑j=0npj8 {; Z1 Q. u% `7 v
∑i=0n(ciπ(i)+piπ(i))=∑i=0nciπ(i)+∑j=0npj9 l: F- [" k, C/ P* K
由于 ∑nj=0pj∑j=0npj 是一个常数,故该零件的加工顺序问题变成TSP。5 t0 g9 J7 K' r- F4 E. L
6 s" T! U& ]% b( q代码:, f) n! |' M2 K2 ~7 d
: i. V' [! H3 O/ V g
!旅行商问题;
: G3 e8 W7 @& w3 _/ S; jmodel:
. T; g: R. {& ^( v: z2 C: w+ jsets:$ B, ?/ E! y' K2 @, ^; w
city / 1.. 5/: u;
! D$ N: F3 y% d' m S$ }( D0 k link(city, city):9 k* y8 {/ B- z- l5 _
dist, x; !距离矩阵;
! q( h: J; ?* [endsets) S$ r$ K/ |6 [' F( @
n = @size(city);
! Q* Z r \) ^$ O: m# z, ndata: !距离矩阵,它并不需要是对称的;' \3 O+ x* ]2 F. g
dist = @qrand(1); !随机产生,这里可改为你要解决的问题的数据;
7 g+ g' {: k& l( Uenddata
2 z. j5 V# ]+ K; |: k$ d min = @sum(link:dist * x);( ?2 F/ ^( f2 t( [) z5 z* ]
@FOR(city(K):
: a7 [1 j% E) ]; M" q; w1 d @sum(city(I)|I #ne# K: x(I, K)) = 1;9 p* `; M0 }) ?0 d9 I- V
!进入城市K;
0 d. U( z7 O0 ~6 c @sum(city(J)|J #ne# K: x(K, J)) = 1;' o" J8 x" L- n6 o
);6 m% Q0 G# ?( w9 ^
@for(city(I)|I #gt# 1:
- S% N' i' g! S5 H4 R @for(city( J)| J#gt#1 #and# I #ne# J:( y/ V$ K m% r3 s3 ]9 u0 v( G
u(I) - u(J) + n * x(I,J) <= n - 1);
& R) G4 E) @- P7 L9 O$ { );
) c8 R* l1 y/ m+ R& w- l+ [+ }; P@for(city(I)|I #gt# 1: u(I) <= n - 2);$ s1 R- R. b! c& z9 P* [/ o9 z% X
@for(link: @bin(x));
$ j ]* q6 X1 T8 Iend' X& r" I5 P" w8 P% i% Z" H
17 O6 m/ H& G N
2
- y+ l. p, U8 g( H. F: r" {! S3
6 i$ L% F8 [9 W6 n- F+ m* [( P4: T& L# m' C7 q2 |. O
5$ L% M, x" V2 T" p( w- L
6% P: N: N1 u2 R' {. R
7
9 h0 X0 h2 Z( l4 v8' R% C) ?2 Y: g% d
98 z& V/ s& H' \4 m- |8 ?" y
10
; l+ ?6 D4 J \# t: I2 d4 Q119 {8 P6 Z- m9 L" i/ J" C' ]
12
) `* ]. l/ v/ A3 o2 M4 i+ \4 l136 a }% `" x# \8 d7 T/ _
14' f3 X- l" a& O) e4 _% _
15
. I! G6 F7 W6 b7 b' S16, y% y- v- \: J: U* m
17
7 z/ K$ {1 c; g- G& f5 }2 [- i' i18* C+ c H/ }1 M2 m; i/ T6 w* F
19
$ I6 g; x5 ^4 j20
5 s2 _! |! s. M+ v3 r4 l9 m21
8 X3 j# ~" J+ Z3 s* k22
/ H0 k4 I% g& W$ u' g1 Z+ ^23, T' R% U* d# S4 q$ y: n
248 A" K8 K- C! Q3 t( Q& G
可以得到结果:
0 P' M( x8 i+ |( E
9 T: M7 p# e8 O# g1 E7 |/ [6 ~& h--------------------- - y9 g5 _* I' U T6 V
- _; O+ ~+ j* E0 F8 a1 b0 a" c0 D1 V% ^9 x
/ L0 A7 G6 g$ Y- W& T# c$ J+ b
! h/ c9 e k. J1 B$ V& _- ~/ Y; z: a
1 y0 z$ j6 O2 B; m
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zan
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