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LINGO作为专门解决优化问题的建模工具,在运筹学、工业工程等领域应用广泛。本文将通过典型实例解析其核心功能。
线性规划案例:生产计划问题 假设某工厂生产两种产品,需考虑资源约束下的利润最大化。模型构建分为三部分:决策变量定义(如x1,x2表示产量)、目标函数(max=利润表达式)和约束条件(如原料、工时限制)。LINGO的简洁语法能直接将数学模型转化为可执行代码。
整数规划应用:选址问题 当决策变量需取整数值时(如建厂数量),需要在变量声明后添加@GIN函数。典型案例包括设施选址问题,通过二进制变量表示是否在某地建厂,结合运输成本等约束条件建立0-1规划模型。
非线性问题求解:投资组合 对于包含二次项的风险评估模型,LINGO能处理非线性约束。关键点在于:使用@FREE声明无符号变量,通过@BND设置变量边界,注意初始值设置对收敛性的影响。
多目标优化技巧 通过权重法或分层法将多目标转化为单目标问题。例如在供应链优化中,可先优化成本再优化交付时间,使用LINGO的求解结果作为新约束条件。
调试与结果分析 常见错误包括:未闭合的括号、分号缺失、变量名冲突等。求解后应检查状态窗口(Global optimal表示全局最优),通过菜单导出灵敏度分析报告,观察影子价格和缩减成本。