lingo

观察下a*x*r-(1-a)*x*q=x*(a*r-(1-a)*q);当a=0,a*r-(1-a)*q=-q;当a=1,a*r-(1-a)*q=r;那么0<=a<=1,则有-q(i)<=a*r(i)-(1-a)*q(i)<=r(i);我们由不同的i对a*r(i)-(1-a)*q(i)=m(i)的大小排序，假设对输入的a,存在m(1),m(2)……m(10)，这10个值里面最大的是m(k),1<=k<=10,则要使@sum(stocks:a*x*r-(1-a)*x*q)=@sum(stocks:x(a*r-(1-a)*q))最大，而@sum(stocks:x)=M,假设M存在分量dx,那么应该尽量把dx分配到x(k)上去，即dx(a*r(k)-(1-a)*q(k)),比分配到其他x(j)有效，即比dx(a*r(j)-(1-a)*q(j))增加的多，所以最终结果是将M=1全部分配到x(k)上。随着改变a来调节m(k)最大值出现的位置，x(k)=1将取不同的k值。例如：model:sets: stocks/1..10/:x,q,r;endsetsdata: M=1; a=?; r=0.389776165,0.097561267,0.023470243,0.281206808,0.390689223,1.081013575,0.048511427,0.062998466,0.068605725,0.068982759;q=0.161831268,0.14801282,0.127808518,0.13004923,0.19365783,0.255347072,0.120788376,0.151881205,0.167771785,0.198562765;enddata[obj] max=@sum(stocks:a*x*r-(1-a)*x*q);@sum(stocks:x)=M;@for(stocks:@bnd(0,x,1));@bnd(0,a,1);end 输入0.01，结果：x(7)=1;输入0.1，结果：x(4)=1;输入0.2，结果：x(6)=1;希望我的分析对你有所帮助！

你截取的这部分求解是有x为1的 应该是你没看清楚吧

语法错误，修改为：model:min=1000000*(205*x1+207*x2+2041*x3)+154854.8*@sqrt(294.35*(x1)^2+250.83*(x2)^2+314*(x3)^2);x1+x2+x3=1;x1<=0.51;x2<=0.67;x3<=0.45;end这是一个非线性优化问题，运行后得到局部最优解： Local optimal solution found. Objective value: 0.2077911E+09 Infeasibilities: 0.000000 Extended solver steps: 2 Total solver iterations: 8 Model Class: NLP Total variables: 3 Nonlinear variables: 3 Integer variables: 0 Total constraints: 5 Nonlinear constraints: 1 Total nonzeros: 9 Nonlinear nonzeros: 3 Variable Value Reduced Cost X1 0.5100000 0.000000 X2 0.4900000 0.000000 X3 0.000000 0.1832373E+10

你应该刚学这个软件吧， 错误太多了，下标太乱，而且不知道你想用什么循环都

请问哪里能买到宜家的越橘果酱呢？去了北京的宜家，越橘的没货...

一，形态特征不同1，蔓越莓：植株高度5～20cm，藤状枝条蔓延约2m。它长有5～10mm的卵形叶子和深粉色花朵，弯折的花瓣和裸露的雄蕊指向前方，整体看起来很像鹤，花朵就像鹤头和嘴，因此蔓越莓又称“鹤莓”。2，越橘：越桔是常绿矮小灌木，地下部分有细长匍匐的根状茎，地上部分植株高10-30厘米。茎纤细，直立或下部平卧，枝及幼枝被灰白色短柔毛。二，分布范围不同1，蔓越莓：蔓越莓主要生长在寒冷的北半球，仅限于美国北部的马塞诸萨州、威斯康辛州、缅因州等和加拿大的魁北克州，哥伦比亚州，以及南美的智利，欧洲的东北部一小片。2，越橘：环北极分布，自北欧、中欧、俄罗斯；北美至格陵兰群岛西部、蒙古、朝鲜、日本、西伯利亚至远东部分；堪察加、千岛群岛、库页岛。中国黑龙江、吉林、内蒙古、陕西、新疆。三，营养成分不同1，蔓越莓：蔓越莓具有高水分、低热量、高纤维、多矿物质的营养特点。2，越橘：含人体所需的多种维生素、葡萄糖、有机酸等，可鲜食，也可酿酒，制果酱。参考资料来源：百度百科-越桔参考资料来源：百度百科-蔓越莓

真的价格不是很清楚，但是清楚的肯定是万元以上，我有个正版的8.0的，是汉化版，是我们老师给我们的，他说是川大一个老师买的，花了花几万。估计正版11.0差不了多少

平方可以用^2或者@sqr()函数表示，根号可以用^1/2或者@sqrt()函数表示…

定义一个名字叫row的集，它有4个成员，每个成员拥有属性b。你也可以理解为，定义了一个4维的向量b，它的下标用row表示。

sets:one/1..3/:a;two/1..7/:b;links(one,two):c,x;endsetsdata:a=3 2 2;b=1 1 1 1 1 1 1;c=36 24 49 21 81 72 45 30 20 56 24 99 88 55 36 24 63 27 90 80 50;enddatamin=@sum(links(i,j): c(i,j)*x(i,j));!目标函数;@for(one(i): @sum(links(i,j): x(i,j))=a(i));!相当于条件x11+x12+x13+x14+x15+x16+x17=3 x21+x22+x23+x24+x25+x26+x27 =2 x31+x32+x33+x34+x35+x36+x37=2;@for(two(j): @sum(links(i,j): x(i,j))=b(j));!相当于条件（没理解错的话）连加号(i从1到3)Xij=1 , j=1 2 3 4 5 6 7;!Xij>=0是默认的;

4*x1-2*x2+3*y1-y2=0;-2*x1+4*x2+4*y1+4*y2=0;2*y1*x3=0;2*y2*x4=0;3*x1+4*x2+x3^2=6;x1-4*x2-x4^2+2=0;@free(x1);@free(x2);@free(x3);@free(x4);@free(y1);@free(y2);这个有多组解lingo不限定范围只能做出一组接近0的数当成0就行了精度问题

model:sets:machine/1..27/:l,u,c1,c2,c3;time/1..5/:t,d;link(machine,time):x,a,b;endsetsdata:t=6 3 6 3 6;d=15000 30000 25000 40000 27000;enddatacalc:@for(machine(i)|i#le#12:l(i)=850;u(i)=2000;c1(i)=1000;c2(i)=2;c3(i)=2000);@for(machine(i)|i#le#22 #and# i#gt#12:l(i)=1250;u(i)=1750;c1(i)=2600;c2(i)=1.3;c3(i)=1000);@for(machine(i)|i#gt#22:l(i)=1500;u(i)=4000;c1(i)=3000;c2(i)=3;c3(i)=500);endcalcmin=@sum(time(j):t(j)*@sum(machine(i):a(i,j)*(c1(i)+c2(i)*(x(i,j)-l(i)))))+@sum(link(i,j):c3(i)*b(i,j));@for(link(i,j):@bnd(l(i),x(i,j),u(i)));@for(time(j):@sum(machine(i):a(i,j)*x(i,j))>=d(j));@for(time(j):@sum(machine(i):a(i,j)*u(i))>=(1+0.15)*d(j));@for(machine(i):b(i,1)=@if((b(i,1)-b(i,5))#gt#0,1,0));@for(machine(i):@for(time(j)|j#lt#1:b(i,j)=@if((b(i,j)-b(i,j-1))#gt#0,1,0)));@for(link:@bin(a));end

sets：r/1..5/:x;c/1..5/:;k/1..5/:;link(r,c):y;links(r,c,k):z;endsets@bin(b);!单变量;@for(r:@bin(x));!一维;@for(link:@bin(y));!二维;@for(links:@bin(z));!三维;

定义很简单，比如 i 有10个，j有20个，k有 30个。 sets:index1/1..10/;index2/1..20/;index3/1..30/;index4(index1,index2,index3):t;endsets然后求和@sum(index4(i,j,k):t(i,j,k));

lingo常用于线性优化问题，结合运筹学中主要的优化问题类型，本系列将使用lingo求解常见的运筹学优化模型，主要包含： 一般来说，一个优化模型将由以下三部分组成： 1. 目标函数（Objective Function） ：要达到的目标。 2. 决策变量（Decision variables） ：每组决策变量的值代表一种方案。在优化模型中需要确定决策变量的最优值，优化的目标就是找到决策变量的最优值使得目标函数取得最优。 3. 约束条件（Constraints） ：对于决策变量的一些约束，它限定决策变量可以取的值。 在写数学模型时，一般第一行是目标函数，接下来是约束条件，再接着是一些非负限制等。

比如这个变量是x 那么@bin(x);就限制x为0或者1

model:!4人4工作的分配问题;sets:warehouses/wh1,wh2,wh3,wh4/:capacity;vendors/v1,v2,v3,v4/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需要约束;@for(vendors(j):@sum(warehouses(i):volume(i,j))=demand(j));!产量约束;@for(warehouses(i):@sum(vendors(j):volume(i,j))=capacity(i));!数据;data:capacity=1 1 1 1;demand=1 1 1 1;cost=2 15 13 4 10 4 14 15 9 14 16 13 7 8 11 9;enddataend主要问题是中文注释后面用的;全是中文的,sets后面的:也写成了中文标点, data最后一项没分号 for循环写的不对,格式是@for(set:语句);

model: x^2+y^2=2; 2*x+y=2;@free(x);@free(y);endFeasible solution found. Infeasibilities: 0.7410077E-05 Extended solver steps: 1 Total solver iterations: 14Variable Value X 1.289896 Y -0.5797929 Row Slack or Surplus 1 -0.7410077E-05 2 0.000000

所以在集中定义的量一般都必须用在集函数里面 你看看你那句用了什么集函数 各句基本上都有问题另外你的集定义也不好 每个集可以定义多个属性 不用一个属性就定义一个集 你定义的那些量根本就可以放到一个集里面定义

用LINGO求解多目标规划的基本方法是先确定一个目标函数，求出它的最优解，然后把此最优值作为约束条件，求其它目标函数的最优解，如果将所有的目标函数都改成约束条件，则此时的优化问题退化为一个含等式或不等式的方程组（混合组），LINGO能求解像这样没有目标函数只有约束条件的混合组的可行解，有些组合优化问题和网络优化问题，因为变量多，需要很长时间运算才能算出结果，如果设定一个期望的目标值，把目标函数改成约束条件，则几分钟就能得到一个可行解，多试几个目标值，很快就能找到最优解，对于多目标规划，同样可以把多个目标中的一部分乃至全部改成约束条件，取适当的限制值，然后用LINGO求解，从中找出理想的最优解，这样处理的最大优势是求解速度快，节省时间。

最新版本。LINGO是LinearInteractiveandGeneralOptimizer的缩写，即交互式的线性和通用优化求解器，LINGO需要不断进行更新系统才可以使用，最好是更新到最新版本。由美国LINDO系统公司（LindoSystemInc）推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。

接着写就行了 lingo并不限制一行的字数 如果太长不方便看 可以回车换行 不用什么续行符

先求出要去的5个地点到所有20个地点的最短路径余下的就是一个01规划问题，可以用Lingo求解xij = 0 表示第j个人不去第i个地点xij = 1 表示第j个人去第i个地点目标函数：∑(i=1..5)∑(j=1..20)Aij * xij约束条件：∑(i=1..5)xij = 1 (j = 1..20) ∑(j=1..20)xij = 1 (i = 1..5) xij = 0 or 1 (i = 1..5, j = 1..20)

model: !表示模型的开头与结束词end搭配；sets: ！集合开头词与结束词endsets搭配；ren/r1..r4/; ！表示隐式列举一维集有4个元素；job/j1..j4/; link(ren,job):a,x; ！表示多维集有32个元素；endsetsdata: ！表示数据部分；a=15,18,21,24 19,23 22,18 26,17,16,19 19,21,23,17;enddatamin=@sum(link(ren,job):a*x); ！目标函数；@For(ren(i):@sum(job(j):x(i,j))=1); ！约束条件；@For(job(j)：@sum（ren(i):x(i,j))=1);@For(link(ren,job):@BIN(x)); end你仿照这个程序试试可以么。。。。希望你解决这个问题

可以通过@if来实现分段函数，例如|5x+20<=x<=3y={3x^2-83<x<=6|10x>6在lingo中可以表示如下（lingo默认变量非负x>=0）：y=@if(x#le#3:5*x+2,@if(x#le#6:3*x*x-8,10));

for语句的格式为：@For（中间是具体的语言）；中间具体的语言是：你定义的集合变量申明，然后冒号 之后就是你的运算表达式，表达式方式和正常的方式相同。比如sets:ww/w1..w6/:x,y;endsets定义了ww集合@for(ww(i):x(i)*y(i)<=10) 就是对集合ww的操作，是x1*y1<=10,x2*y2<=10...x6*y6<=10。

你好！我已经给你写了多次了吧你自己至少要会点才行要不你给全题给你写@for(row(i):@sum(column(j):b(i,j))=1);@for(link:@bin(b));lingo里面的约束需要完全的符合要不就不能用if来写懂吗你自己来找我看看吧你这样不行中间变量当然可以为什么不行前提是你会写如果对你有帮助，望采纳。

@BIN(变量名）；限制该变量介于a,b之间；@GIN（变量名）；限制该变量为整数！

最简单的理解是，第一个下脚标和第二个下脚标

优势：简单的模型表示。方便的数据输入和输出选择。强大的求解器。交互式模型或创建Turn-key应用程序。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数。在各个领域本书都配有丰富的案例和求解程序，帮助读者深入理解LINGO软件。同时，本书专门配有一章介绍数学建模中的应用实例，以10个数学建模经典案例为基础，其中9个案例的全部模型都用LINGO编程实现，并在LINGO12版本调试通过。这些案例凝聚了作者多年来积累的编程经验和巧妙构思。本书在深入浅出地介绍LINGO基本用法和LINGO与外部文件接口的基础上，分两个层次介绍了LINGO软件及其应用：第一个层次以数学规划、图论与网络优化、多目标规划等LINGO软件常用领域为背景，介绍LINGO软件求解优化模型的常规手段和技巧。第二个层次以博弈论、存储论、排队论、决策分析、评价方法、最小二乘法等领域为背景，介绍LINGO软件在非优化领域的应用，充分展示LINGO软件的优势和应用扩展。

lingo取整有几种形式：@floor(x) ：对x向下取整 @bin(x) ：只取0或1 @gin(x)： 限制x只能取整数

lingo->options->Global Solver,勾上Use Global Options，应用，就行了。

优势：简单的模型表示。方便的数据输入和输出选择。强大的求解器。交互式模型或创建Turn-key应用程序。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数。在各个领域本书都配有丰富的案例和求解程序，帮助读者深入理解LINGO软件。同时，本书专门配有一章介绍数学建模中的应用实例，以10个数学建模经典案例为基础，其中9个案例的全部模型都用LINGO编程实现，并在LINGO12版本调试通过。这些案例凝聚了作者多年来积累的编程经验和巧妙构思。本书在深入浅出地介绍LINGO基本用法和LINGO与外部文件接口的基础上，分两个层次介绍了LINGO软件及其应用：第一个层次以数学规划、图论与网络优化、多目标规划等LINGO软件常用领域为背景，介绍LINGO软件求解优化模型的常规手段和技巧。第二个层次以博弈论、存储论、排队论、决策分析、评价方法、最小二乘法等领域为背景，介绍LINGO软件在非优化领域的应用，充分展示LINGO软件的优势和应用扩展。

Lingo基本用法总结（除集函数部分）LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。Lingo免费版可以支持30个未知数，lingo破解版可以支持几万个未知数、几万个约束条件。当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例1.1 如何在LINGO中求解如下的LP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; 然后点击工具条上的按钮 即可。得到如下结果：所以当x1为250，x2为100时目标函数得到最大值。? 算术运算符Lingo中变量不区分大小写，以字母开头不超过32个字符算术运算符是针对数值进行操作的。LINGO提供了5种二元运算符：＾　乘方 ﹡　乘 ／　除 ﹢　加 ﹣　减LINGO唯一的一元算术运算符是取反函数“﹣”。这些运算符的优先级由高到底为：高　﹣（取反） ＾　　﹡／低　﹢﹣运算符的运算次序为从左到右按优先级高低来执行。运算的次序可以用圆括号“（）”来改变。例：在x1+x2>=350，x1>=100，2*x1+x2<=600的条件下求2*x1+3*x2的最小值在代码窗口中编写min=2*x1+3*x2;x1+x2>=350;x1>=100;2*x1+x2<=600;然后单击上面菜单lingo菜单下solve键即可。? 数学函数标准数学函数：@abs(x) 返回x的绝对值@sin(x) 返回x的正弦值，x采用弧度制@cos(x) 返回x的余弦值@tan(x) 返回x的正切值@exp(x) 返回常数e的x次方@log(x) 返回x的自然对数@lgm(x) 返回x的gamma函数的自然对数@sign(x) 如果x<0返回-1；否则，返回1@floor(x) 返回x的整数部分。当x>=0时，返回不超过x的最大整数；当x<0时，返回不低于x的最大整数。最大最小函数：@smax(x1,x2,…,xn) 返回x1，x2，…，xn中的最大值@smin(x1,x2,…,xn) 返回x1，x2，…，xn中的最小值边界限定函数：@bin(x) 限制x为0或1@bnd(L,x,U) 限制L≤x≤U@free(x) 取消对变量x的默认下界为0的限制，即x可以取任意实数@gin(x) 限制x为整数辅助函数1．@if(logical_condition,true_result,false_result)@if函数将评价一个逻辑表达式logical_condition，如果为真，返回true_ result，否则返回false_result在默认情况下，LINGO规定变量是非负的，也就是说下界为0，上界为+∞。@free取消了默认的下界为0的限制，使变量也可以取负值。@bnd用于设定一个变量的上下界,它也可以取消默认下界为0的约束。例：求x1^2+3*x2-x1*x2+e^x3在 x1+x2>=350;x1+x3<50;2*x1+x2+x3<=600;x1只能取0或1；x2为整数的条件下的最小值。在代码窗口中编写[email=min=x1^2+3*x2-x1*x2+@exp(x3]min=x1^2+3*x2-x1*x2+@exp(x3[/email]);x1+x2>=350;x1+x3<50;2*x1+x2+x3<=600;@bin(x1);@gin(x2);以上是lingo最基本的用法? 逻辑运算符LINGO具有9种逻辑运算符：#not#　 否定该操作数的逻辑值，＃not＃是一个一元运算符#eq#　　若两个运算数相等，则为true；否则为flase#ne# 若两个运算符不相等，则为true；否则为flase#gt# 若左边的运算符严格大于右边的运算符，则为true；否则为flase#ge#　 若左边的运算符大于或等于右边的运算符，则为true；否则为flase#lt#　 若左边的运算符严格小于右边的运算符，则为true；否则为flase#le#　 若左边的运算符小于或等于右边的运算符，则为true；否则为flase#and#　 仅当两个参数都为true时，结果为true；否则为flase#or# 仅当两个参数都为false时，结果为false；否则为true这些运算符的优先级由高到低为：高 #not# #eq# #ne# #gt# #ge# #lt# #le#低 #and# #or#例4.2 逻辑运算符示例2 #gt# 3 #and# 4 #gt# 2，其结果为假（0）。? 模型求解状态@status()返回LINGO求解模型结束后的状态：0 Global Optimum（全局最优）1 Infeasible（不可行）2 Unbounded（无界）3 Undetermined（不确定）4 Feasible（可行）5 Infeasible or Unbounded（通常需要关闭“预处理”选项后重新求解模型，以确定模型究竟是不可行还是无界）6 Local Optimum（局部最优）7 Locally Infeasible（局部不可行，尽管可行解可能存在，但是LINGO并没有找到一个）8 Cutoff（目标函数的截断值被达到）9 Numeric Error（求解器因在某约束中遇到无定义的算术运算而停止） 通常，如果返回值不是0、4或6时，那么解将不可信，几乎不能用。该函数仅被用在模型的数据部分来输出数据。

data: a=1 2 3 4; 5 6 7 8; 1 5 7 8;

LINGO里面有两种方式：1、f(x)>2;f(x)<3;2、@bnd(2,f(x),3);

LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，中文名称为“交互式的线性和通用优化求解器”，是由美国LINDO系统公司（Lindo System Inc.）开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包，用于求解线性规划和二次规划问题，LINGO可以求解非线性规划问题，也可以用于一些线性和非线性方程（组）的求解等。此外，LINGO还允许优化模型中的决策变量为整数（即整数规划），其执行速度很快 ，是求解优化模型的最佳选择。

!后面前几行不要打分号就可以了，注释完了在最后打个分号

优势：简单的模型表示。方便的数据输入和输出选择。强大的求解器。交互式模型或创建Turn-key应用程序。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数。在各个领域本书都配有丰富的案例和求解程序，帮助读者深入理解LINGO软件。同时，本书专门配有一章介绍数学建模中的应用实例，以10个数学建模经典案例为基础，其中9个案例的全部模型都用LINGO编程实现，并在LINGO12版本调试通过。这些案例凝聚了作者多年来积累的编程经验和巧妙构思。本书在深入浅出地介绍LINGO基本用法和LINGO与外部文件接口的基础上，分两个层次介绍了LINGO软件及其应用：第一个层次以数学规划、图论与网络优化、多目标规划等LINGO软件常用领域为背景，介绍LINGO软件求解优化模型的常规手段和技巧。第二个层次以博弈论、存储论、排队论、决策分析、评价方法、最小二乘法等领域为背景，介绍LINGO软件在非优化领域的应用，充分展示LINGO软件的优势和应用扩展。

如果整数情况的话是需要标注x大于0的。LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，由美国LINDO系统公司（Lindo System Inc.）推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（即整数规划，包括 0-1 整数规划），方便灵活，而且执行速度非常快。能方便与EXCEL，数据库等其他软件交换数据。LINGO18.0为最新版本。

1、题目：求minz＝2＊x1＋3＊x2＋x3；s.t.[x1 + 4*x2+2*x3>=8 ;3*x1 + 2*x2 >=6 ;xj >= 0 , j=1,2,3, ]。2、打开Lingo软件，进入下面编程状态。3、然后输入目标函数：minz＝2＊x1＋3＊x2＋x3，如下图所示：4、然后进行运行一下，看看自己是否输入正确，如果没有出现“error”，那么继续输入下面的约数条件。如下图所示就表示你输入的是正确无误的。可以继续往下输入了。5、输入约数方程之后，再次运行一下，若发现和下图一样则表示输入正确，若显示的不一样则表示你输入的有误，在这里可以看出objectivevalue给出的后面的数字是7，那么最优解就是7．6、上面还没有输入最后的x的约数，那么下图我添加上了之后，你会发现结果仍然保持一致，这就说明在Lingo软件里面，引入的变量它的自定义范围就是大于0的，要是有其他约数条件就需要另行写出了。

y=@exp(@lgm(x+1))x为你想迭代的数，比如5的阶乘，就为y=@exp(@lgm(6))然后按照C和A的算式带进去就行，这非常简单啦。 先求出要去的5个地点到所有20个地点的最短路径余下的就是一个01规划问题，可以用Lingo求解xij = 0 表示第j个人不去第i个地点xij = 1 表示第j个人去第i个地点目标函数：∑(i=1..5)∑(j=1..20)Aij * xij约束条件：∑(i=1..5)xij = 1 (j = 1..20)∑(j=1..20)xij = 1 (i = 1..5)xij = 0 or 1 (i = 1..5, j = 1..20)

优势：简单的模型表示。方便的数据输入和输出选择。强大的求解器。交互式模型或创建Turn-key应用程序。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数。在各个领域本书都配有丰富的案例和求解程序，帮助读者深入理解LINGO软件。同时，本书专门配有一章介绍数学建模中的应用实例，以10个数学建模经典案例为基础，其中9个案例的全部模型都用LINGO编程实现，并在LINGO12版本调试通过。这些案例凝聚了作者多年来积累的编程经验和巧妙构思。本书在深入浅出地介绍LINGO基本用法和LINGO与外部文件接口的基础上，分两个层次介绍了LINGO软件及其应用：第一个层次以数学规划、图论与网络优化、多目标规划等LINGO软件常用领域为背景，介绍LINGO软件求解优化模型的常规手段和技巧。第二个层次以博弈论、存储论、排队论、决策分析、评价方法、最小二乘法等领域为背景，介绍LINGO软件在非优化领域的应用，充分展示LINGO软件的优势和应用扩展。

a=@if(x#ge#3, 2, 3);a是这个值 如果x大于等于3 那么是2 否则是3

　　lingo是交互式的线性和通用优化求解器，由美国LINDO系统公推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，是求解优化模型的最佳选择。 　　运行方法：1、根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型； 　　2、根据优化模型，利用lingo来求解模型。主要是根据lingo软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解； 　　3、在工具栏里面有个靶子的图标，点击一下即可或者用ctrl加U运行。

lingo使用的方法是：1、根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型。2、根据优化模型，利用LINGO来求解模型。主要是根据LINGO软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，中文名称为“交互式的线性和通用优化求解器”，是由美国LINDO系统公司（Lindo System Inc.）开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包，用于求解线性规划和二次规划问题，LINGO可以求解非线性规划问题，也可以用于一些线性和非线性方程（组）的求解等。此外，LINGO还允许优化模型中的决策变量为整数（即整数规划），其执行速度很快 ，是求解优化模型的最佳选择。

　　lingo是交互式的线性和通用优化求解器，由美国LINDO系统公推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，是求解优化模型的最佳选择。 　　运行方法：1、根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型； 　　2、根据优化模型，利用lingo来求解模型。主要是根据lingo软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解； 　　3、在工具栏里面有个靶子的图标，点击一下即可或者用ctrl加U运行。

一般地，使用LINGO 求解运筹学问题可以分为以下两个步骤来完成：1）根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；2）根据优化模型，利用LINGO 来求解模型。主要是根据LINGO软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。例题：在线性规划中的应用max Z =5 X1+3 X2+6X3,s.t. X1 +2 X2 + X3 ≤182 X1 + X2 +3 X3 =16X1 + X2 + X3 =10X1,X2 ≥0,X3 为自由变量应用LINGO 来求解该模型，只需要在 lingo窗口中输入以下信息即可：max=5*x1 +3*x2 +6*x3;x1 +2*x2 + x3 <=18 ;2*x1 + x2+3*x3 =16 ;x1 + x2 + x3 =10 ;@free(x3);然后按运行按钮，得到模型最优解，具体如下：Objective value: 46.00000Variable Value　Reduced Costx1 14.00000 0.000000x2 0.000000 1.000000x3 -4 .000000 0.000000由此可知，当 x1 =14,x2 =0,x3 =-4 时，模型得到最优值，且最优值为 46。说明：在利用LINGO 求解线性规划时，如自变量都为非负的话，在LINGO 中输入的信息和模型基本相同；如自变量为自由变量，可以使用函数 @free来把系统默认的非负变量定义自由变量，如实例一中的 x3。

LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，　 一般地，使用LINGO 求解运筹学问题可以分为以下两个步骤来完成： 　　1)根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型； 　　2)根据优化模型，利用LINGO 来求解模型。主要是根据LINGO 软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。

这个很复杂 看你的约束和目标函数是不是线性或者二次规划 你这里没有说清楚目标函数有log那你也可以考虑是不是可以去掉log后变成线性的 另外你这个是0-1规划 而且规模很大 可能在时间上也会有问题 这个都不知道 需要具体的考虑

1、根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；2、根据优化模型，利用LINGO 来求解模型。主要是根据LINGO软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。在利用LINGO 求解线性规划时，如自变量都为非负的话，在LINGO 中输入的信息和模型基本相同；如自变量为自由变量，可以使用函数 @free来把系统默认的非负变量定义自由变量，如实例一中的 x3。Lingo的特点：Lingo中变量不区分大小写，以字母开头不超过32个字符；算术运算符是针对数值进行操作的；LINGO提供了5种二元运算符：＾乘方 ﹡乘 ／除 ﹢加 ﹣减；LINGO唯一的一元算术运算符是取反函数“﹣”。LINGO拥有一整套快速的，内建的求解器用来求解线性的，非线性的（球面&；非球面的），二次的，二次约束的，和整数优化问题。甚至不需要指定或启动特定的求解器，因为LINGO会读取您的方程式并自动选择合适的求解器。

LINGO软件是由美国LINDO系统公司 (LINDO Systems Inc.) 研制开发的, 求解大型数学规划问题的软件包，可以用来求解线性规划、整数规划、二次规划、非线性规划问题以及组合优化问题等。LINGO软件最大的特色在于它允许优化模型中的决策变量为整数(即整数规划)，而且执行速度快. LINGO实际上还是最优化问题的一种建模语言，包括许多常用的函数可供使用者调用，并提供了与其他数据文件的接口，易于方便地输入、输出、求解和分析大规模最优化问题。由于这些特点，LINGO软件可以用于线性、非线性和整数规划以及组合优化求解，也可以求解排队论、存储论和对策论等随机运筹问题，应用的领域包含生产线规划、运输、财务金融、投资分配、资本预算、混合排程、库存管理、资源配置等方面。

你要说清楚是哪里有问题 如果不知道什么叫0-1规划那很简单 随便找本线性规划或者运筹学的书都有介绍 简单的说就是把一个量的有无表示为1和0 然后通过这个为1或者0的量与其他量做乘法来表示是否用到其他的量lingo的语言不会的话 也很简单 设置某个量为0-1变量只需要用@bin函数 比如@bin(x);就表示x是0或者1

LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，由美国LINDO系统公司（Lindo System Inc.）推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。

你这个式子就有问题 x1>=800 或 x1<=1000 这个是一定成立的如果要表达这种限制 可以用二次不等式 或者用x1#ge#800 #or# x1#le#1000 =1;表示

你的程序可能有几点错误(不知是你复制上去错了还是源程序错误，这可能导致lingo运行不起)：首先是：第6行的@bin(x(i))之后没打分号应为@bin(x(i))；还有就是你的@for(set1(i):@sum(set1:y(i))>0.8*b(i));对于集合set1你要么就全省略i要么就不省略，这里在@for(set1(i):@没省略i但是在set1:y(i))>又省略了i可能会出错。还有一个严重错误就是你的整个程序没end。这个lingo肯定运行不出的。

有人说，一个matlab就行了，的确，matlab有那么多工具箱，基本上可以解决数学建模中遇到的所有问题。但是我个人认为，要想在比赛中能将随心所欲的用软件实现自己的想法，不用花大量时间调试程序，就必须得学几个专业软件。比如，规划问题lingo最好，数据整理与统计方面spss最好。队里必须有一个计算机大神，能精通上面提到的所有软件。另外，其他两个人也得知道点软件知识，一般只用熟悉matlab的常用功能就行了，比如积分微分、画图、数据拟合等。完全是个人参赛经验总结，希望能帮到你，也祝你在比赛中取得好成绩！

可如下表示sets:r/1..5/:;!行;c/1..5/:;!列;link(r,c):d;endsetsdata:d = 1 2 3 4 5 2 3 4 5 6 6 7 8 9 1 1 2 1 2 1 3 3 3 3 3;enddata

exp(-u03b2*p)

@smax函数是返回一列数里最大的一个应该只用@smax（object）就可以了吧

一般我都是产生0~1之间的随机数，然后乘20就好啦；函数是@qrand：@qrand(seed)产生服从(0,1)区间的拟随机数。@qrand只允许在模型的数据部分使用，它将用拟随机数填满集属性。通常，声明一个m×n的二维表，m表示运行实验的次数，n表示每次实验所需的随机数的个数。在行内，随机数是独立分布的；在行间，随机数是非常均匀的。这些随机数是用“分层取样”的方法产生的。例4.5model:data: M=4; N=2; seed=1234567;enddatasets: rows/1..M/; cols/1..N/; table(rows,cols): x;endsetsdata: X=@qrand(seed);enddataend如果没有为函数指定种子，那么LINGO将用系统时间构造种子。

1、直接在手机桌面上，点击打开英文版的lingo。2、这个时候，需要选择图示按钮跳转。3、下一步，继续点击那里的Settings进入。4、如果没问题，就选择浏览Language。5、等完成上述操作以后，继续启用简体中文并确定Confirm。6、这样一来会得到相关对象，即可实现汉化了。

可以在下标后面加上| 后面写关系表达式来限制下标范围

可以通过@if来实现分段函数，例如|5x+20<=x<=3y={3x^2-836在lingo中可以表示如下（lingo默认变量非负x>=0）：y=@if(x#le#3:5*x+2,@if(x#le#6:3*x*x-8,10));

先要定义一个集合，集合确定了i的维度，再用@sum求和sets:s1/1..4/: i;endsetsS=@sum(s1:i);

sets:s/1..6/:a;endsets@for(s(i)|i#ne#6:a(i)<a(i+1));

#ne#是lingo的一种逻辑运算符，表示，若两个运算符不相等则为真，否则为假。你这个前面应该还有一个数吧~~

#eq#　　若两个运算数相等，则为true；否则为flase #ne# 若两个运算符不相等，则为true；否则为flase #gt# 若左边的运算符严格大于右边的运算符，则为true；否则为flase #ge#　 若左边的运算符大于或等于右边的运算符，则为true；否则为flase #lt#　 若左边的运算符严格小于右边的运算符，则为true；否则为flase #le#　 若左边的运算符小于或等于右边的运算符，则为true；否则为flase #and#　 仅当两个参数都为true时，结果为true；否则为flase #or# 仅当两个参数都为false时，结果为false；否则为true

@gin(x)

变量的值，默认是大于等于 0。我想的，这样就可以保证严格不等于 0： sets:set1/1..4/: x;endsets@for(set1(I): x(I) >= 1e-10);

Lingo基本用法总结（除集函数部分）LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。Lingo免费版可以支持30个未知数，lingo破解版可以支持几万个未知数、几万个约束条件。当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例1.1 如何在LINGO中求解如下的LP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; 然后点击工具条上的按钮 即可。得到如下结果：所以当x1为250，x2为100时目标函数得到最大值。uf06c 算术运算符Lingo中变量不区分大小写，以字母开头不超过32个字符算术运算符是针对数值进行操作的。LINGO提供了5种二元运算符：＾　乘方 ﹡　乘 ／　除 ﹢　加 ﹣　减LINGO唯一的一元算术运算符是取反函数“﹣”。这些运算符的优先级由高到底为：高　﹣（取反） ＾　　﹡／低　﹢﹣运算符的运算次序为从左到右按优先级高低来执行。运算的次序可以用圆括号“（）”来改变。例：在x1+x2>=350，x1>=100，2*x1+x2<=600的条件下求2*x1+3*x2的最小值在代码窗口中编写min=2*x1+3*x2;x1+x2>=350;x1>=100;2*x1+x2<=600;然后单击上面菜单lingo菜单下solve键即可。uf06c 数学函数标准数学函数：@abs(x) 返回x的绝对值@sin(x) 返回x的正弦值，x采用弧度制@cos(x) 返回x的余弦值@tan(x) 返回x的正切值@exp(x) 返回常数e的x次方@log(x) 返回x的自然对数@lgm(x) 返回x的gamma函数的自然对数@sign(x) 如果x<0返回-1；否则，返回1@floor(x) 返回x的整数部分。当x>=0时，返回不超过x的最大整数；当x<0时，返回不低于x的最大整数。最大最小函数：@smax(x1,x2,…,xn) 返回x1，x2，…，xn中的最大值@smin(x1,x2,…,xn) 返回x1，x2，…，xn中的最小值边界限定函数：@bin(x) 限制x为0或1@bnd(L,x,U) 限制L≤x≤U@free(x) 取消对变量x的默认下界为0的限制，即x可以取任意实数@gin(x) 限制x为整数辅助函数1．@if(logical_condition,true_result,false_result)@if函数将评价一个逻辑表达式logical_condition，如果为真，返回true_ result，否则返回false_result在默认情况下，LINGO规定变量是非负的，也就是说下界为0，上界为+∞。@free取消了默认的下界为0的限制，使变量也可以取负值。@bnd用于设定一个变量的上下界,它也可以取消默认下界为0的约束。例：求x1^2+3*x2-x1*x2+e^x3在 x1+x2>=350;x1+x3<50;2*x1+x2+x3<=600;x1只能取0或1；x2为整数的条件下的最小值。在代码窗口中编写[email=min=x1^2+3*x2-x1*x2+@exp(x3]min=x1^2+3*x2-x1*x2+@exp(x3[/email]);x1+x2>=350;x1+x3<50;2*x1+x2+x3<=600;@bin(x1);@gin(x2);以上是lingo最基本的用法uf06c 逻辑运算符LINGO具有9种逻辑运算符：#not#　 否定该操作数的逻辑值，＃not＃是一个一元运算符#eq#　　若两个运算数相等，则为true；否则为flase#ne# 若两个运算符不相等，则为true；否则为flase#gt# 若左边的运算符严格大于右边的运算符，则为true；否则为flase#ge#　 若左边的运算符大于或等于右边的运算符，则为true；否则为flase#lt#　 若左边的运算符严格小于右边的运算符，则为true；否则为flase#le#　 若左边的运算符小于或等于右边的运算符，则为true；否则为flase#and#　 仅当两个参数都为true时，结果为true；否则为flase#or# 仅当两个参数都为false时，结果为false；否则为true这些运算符的优先级由高到低为：高 #not# #eq# #ne# #gt# #ge# #lt# #le#低 #and# #or#例4.2 逻辑运算符示例2 #gt# 3 #and# 4 #gt# 2，其结果为假（0）。uf06c 模型求解状态@status()返回LINGO求解模型结束后的状态：0 Global Optimum（全局最优）1 Infeasible（不可行）2 Unbounded（无界）3 Undetermined（不确定）4 Feasible（可行）5 Infeasible or Unbounded（通常需要关闭“预处理”选项后重新求解模型，以确定模型究竟是不可行还是无界）6 Local Optimum（局部最优）7 Locally Infeasible（局部不可行，尽管可行解可能存在，但是LINGO并没有找到一个）8 Cutoff（目标函数的截断值被达到）9 Numeric Error（求解器因在某约束中遇到无定义的算术运算而停止） 通常，如果返回值不是0、4或6时，那么解将不可信，几乎不能用。该函数仅被用在模型的数据部分来输出数据。

一、主体不同1、lingo：是交互式的线性和通用优化求解器。2、lindo：是一个解决二次线性整数规划问题的方便而强大的工具。二、特点不同1、lingo：特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（即整数规划，包括 0-1 整数规划），方便灵活，而且执行速度非常快。2、lindo：主要设计原则是，如果一个用户只是想解决一个简单的问题，就不应该在学习LINDO的基本特性上花费太多的准备成本。三、用处不同1、lingo：可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。2、lindo：LINDO能在商业、工业、研究和政府等领域发挥巨大作用。参考资料来源：百度百科-LINGO参考资料来源：百度百科-LINDO

LINGO——options——General Solver——DualComputations——Prices&Ranges运行一遍，然后关掉，然后lingo-----range对不起，第一次打错字了。。。

lingo变量界定函数共4种：@bin(x)：限制x为0或1@bnd(L,x,U)：限制L<=x<=U@free(x)：取消对变量x的默认下界为0的限制，即x可以取任意实数@gin(x)：限制x为整数在默认情况下，lingo规定变量是非负的，也就是说下界为0，所以才有@free(x)函数。可以用一个很大(小)的数来代表其中的一个界限。。1.如果x<=a则可以用@free(x)和@bnd(-10^5,x,a)来表示2.如果x>=aa>=0,则可以用@bnd(a,x,10^5)来表示。a<=0,则可以用@free(x)和@bnd(a,x,10^5)来表示

@gin(x)整数@bin（x）整数0或1@free（x）取消x非负限制,即可取所有实数因为lingo中的数是默认非负的@bnd(m,x,l)x是属于m=

操作方法01打开lingo，这是它的主界面。02输入程序框架03输入问题只需要按照图中的格式去写。可以看到，lingo的编程语言与我们所学到的运筹学公式基本一致。04添加整数约束希望哪一个变量是整数，就在末尾加一行“@gin(变量);”就可以了。05得出结果点击图中的“solve”按钮，即可。06查看结果解决后，会弹出一个窗口，向你显示目标函数值和每个变量的取值。问题解决。

lingo使用流程如下：工具／原料：戴尔XPS13-9350-3708、win10、lingo17.0。1、求minz＝2＊x1＋3＊x2＋x3。2、打开Lingo软件，进入下面编程状态。3、输入目标函数：minz＝2＊x1＋3＊x2＋x3。4、看看自己是否输入正确，如果没有出现error，那么继续输入下面的约数条件。5、输入约数方程之后，再次运行若显示的不一样则表示你输入的有误，在这里可以看出objectivevalue给出的后面的数字是7。6、上面还没有输入最后的x的约数，下图添加上了后，你会发现结果仍然保持一致，此问题就解决了。

对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象。Lingo允许把这些对象聚合成集，从而最大限度发挥Lingo建模语言的优势。集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。每个集成员可能有一个或多个与之关联的特征，我们把这些特征称为属性。例如：产品集的每个产品中可以有一个价格属性。Lingo有两种类型的集：原始集和派生集。一个原始集是由一些最基本的对象组成的。一个派生集是用一个或多个其他集来定义的，也就是说，它的成员来自其他已存在的集。集部分是Lingo模型的一个可选部分。在Lingo模型使用集之前，必须在集部分事先定义。集部分以关键字“sets:”开始，以”endsets”结束。可以把集，集成员，集属性和C语言中的结构体进行类比：集 ←→ 结构体集成员 ←→ 结构体的成员集属性 ←→ 结构体的实例

lingo是交互式的线性和通用优化求解器，由美国LINDO系统公推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，是求解优化模型的最佳选择。运行方法：1、根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；2、根据优化模型，利用lingo来求解模型。主要是根据lingo软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解；3、在工具栏里面有个靶子的图标，点击一下即可或者用ctrl加U运行。

9.0版本。1、lingo由美国LINDO系统公司推出的，可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解的工具。截止到2022年9月4日，该软件9.0版本最好。功能齐全。10.0和11.0版本都没有添加新功能，只是优化了适配机型，与9.0的功能一致。2、软件稳定。9.0版本是该软件最稳定的版本，已经维护了两年，运行极为稳定。