LINGO 是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO 高效的求解器可快速求解并分析结果。
LINGO 快速入门
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：
0,6002100
350.
.32min 21211
212
1≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x
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。
例1.2 使用LINGO 软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如
model:
!6发点8收点运输问题;
sets:
warehouses/wh1..wh6/: capacity;
vendors/v1..v8/: demand;
links(warehouses,vendors): cost, volume;
endsets
!目标函数;
min=@sum(links: cost*volume);
!需求约束;
@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));
!这里是数据;
data:
capacity=60 55 51 43 41 52;
demand=35 37 22 32 41 32 43 38;
cost=6 2 6 7 4 2 9 5
4 9
5 3 8 5 8 2
5 2 1 9 7 4 3 3
7 6 7 3 9 2 7 1
2 3 9 5 7 2 6 5
5 5 2 2 8 1 4 3;
enddata
end
然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
灵敏性分析（Range，Ctrl+R）
用该命令产生当前模型的灵敏性分析报告：研究当目标函数的费用系数和约束右端项在什么范围（此时假定其它系数不变）时，最优基保持不变。灵敏性分析是在求解模型时作出的，因此在求解模型时灵敏性分析是激活状态，但是默认是不激活的。为了激活灵敏性分析，运行LINGO|Options…，选择General Solver Tab，在Dual Computations列表框中，选择Prices and Ranges选项。灵敏性分析耗费相当多的求解时间，因此当速度很关键时，就没有必要激活它。
下面我们看一个简单的具体例子。
例5.1某家具公司制造书桌、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：
用DESKS、TABLES和CHAIRS分别表示三种产品的生产量，建立LP模型。
max=60*desks+30*tables+20*chairs;
8*desks+6*tables+chairs<=48;
4*desks+2*tables+1.5*chairs<=20;
2*desks+1.5*tables+.5*chairs<=8;
tables<=5;
求解这个模型，并激活灵敏性分析。这时，查看报告窗口（Reports Window）,可以看到如下结果。
Global optimal solution found at iteration: 3
Objective value: 280.0000
Variable Value Reduced Cost
DESKS 2.000000 0.000000
TABLES 0.000000 5.000000
CHAIRS 8.000000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price
1 280.0000 1.000000
2 24.00000 0.000000
3 0.000000 10.00000
4 0.000000 10.00000
5 5.000000 0.000000
“Global optimal solution found at iteration: 3”表示3次迭代后得到全局最优解。“Objective value:280.0000”表示最优目标值为280。“Value”给出最优解中各变量的值：造2个书桌（desks）, 0个餐桌（tables）, 8个椅子（chairs）。所以desks、chairs是基变量（非0），tables是非基变量（0）。
“Slack or Surplus”给出松驰变量的值：
第1行松驰变量 =280（模型第一行表示目标函数，所以第二行对应第一个约束）
第2行松驰变量 =24
第3行松驰变量 =0
第4行松驰变量 =0
第5行松驰变量 =5
“Reduced Cost”列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数，表示当变量有微小
, 相变动时, 目标函数的变化率。其中基变量的reduced cost值应为0，对于非基变量 X
j
增加一个单位时目标函数减少的量( max型问题)。应的 reduced cost值表示当某个变量X
j
本例中：变量tables对应的reduced cost值为5，表示当非基变量tables的值从0变为 1时（此时假定其他非基变量保持不变,但为了满足约束条件，基变量显然会发生变化），最优的目标函数值 = 280 - 5 = 275。
“DUAL PRICE”（对偶价格）表示当对应约束有微小变动时, 目标函数的变化率。输出结果中对应于每一个约束有一个对偶价格。若其数值为p，表示对应约束中不等式右端项若增加1 个单位，目标函数将增加p个单位（max型问题）。显然，如果在最优解处约束
正好取等号（也就是“紧约束”，也称为有效约束或起作用约束），对偶价格值才可能不是0。本例中：第3、4行是紧约束，对应的对偶价格值为10，表示当紧约束
3) 4 DESKS + 2 TABLES + 1.5 CHAIRS <= 20
变为 3) 4 DESKS + 2 TABLES + 1.5 CHAIRS <= 21
时，目标函数值 = 280 +10 = 290。对第4行也类似。
对于非紧约束（如本例中第2、5行是非紧约束），DUAL PRICE 的值为0, 表示对应约束中不等式右端项的微小扰动不影响目标函数。有时, 通过分析DUAL PRICE, 也可对产生不可行问题的原因有所了解。
灵敏度分析的结果是
Ranges in which the basis is unchanged:
Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable
Variable Coefficient Increase Decrease
DESKS 60.00000 0.0 0.0
TABLES 30.00000 0.0 0.0
CHAIRS 20.00000 0.0 0.0
Righthand Side Ranges
Row Current Allowable Allowable
RHS Increase Decrease
2 48.00000 0.0 0.0
3 20.00000 0.0 0.0
4 8.000000 0.0 0.0
5 5.000000 0.0 0.0
目标函数中DESKS变量原来的费用系数为60，允许增加（Allowable Increase）=4、允许减少（Allowable Decrease）=2，说明当它在[60-4，60+20] = [56，80]范围变化时，最优基保持不变。对TABLES、CHAIRS变量，可以类似解释。由于此时约束没有变化（只是目标函数中某个费用系数发生变化），所以最优基保持不变的意思也就是最优解不变（当然，由于目标函数中费用系数发生了变化，所以最优值会变化）。
第2行约束中右端项（Right Hand Side，简写为RHS）原来为48，当它在[48-24，48+∞] = [24，∞]范围变化时，最优基保持不变。第3、4、5行可以类似解释。不过由于此时约束发生变化，最优基即使不变，最优解、最优值也会发生变化。
灵敏性分析结果表示的是最优基保持不变的系数范围。由此，也可以进一步确定当目标函数的费用系数和约束右端项发生小的变化时，最优基和最优解、最优值如何变化。下面我们通过求解一个实际问题来进行说明。
例5.2一奶制品加工厂用牛奶生产A
1,A
2
两种奶制品，1桶牛奶可以在甲车间用12小时
加工成3公斤A
1，或者在乙车间用8小时加工成4公斤A
2
。根据市场需求，生产的A
1
,A
2
全
部能售出，且每公斤A
1获利24元，每公斤A
2
获利16元。现在加工厂每天能得到50桶牛奶
的供应，每天正式工人总的劳动时间480小时，并且甲车间每天至多能加工100公斤A
1
，乙车间的加工能力没有限制。试为该厂制订一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以下3个附加问题：
1）若用35元可以买到1桶牛奶，应否作这项投资？若投资，每天最多购买多少桶牛奶？
2）若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元？
3）由于市场需求变化，每公斤A
1
的获利增加到30元，应否改变生产计划？
模型代码如下：
max=72*x1+64*x2;
x1+x2<=50;
12*x1+8*x2<=480;
3*x1<=100;
求解这个模型并做灵敏性分析，结果如下。
Global optimal solution found at iteration: 0
Objective value: 3360.000
Variable Value Reduced Cost
X1 20.00000 0.000000
X2 30.00000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price
1 3360.000 1.000000
2 0.000000 48.00000
3 0.000000 2.000000
4 40.00000 0.000000
Ranges in which the basis is unchanged:
Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease X1 72.00000 24.00000 8.000000 X2 64.00000 8.000000 16.00000 Righthand Side Ranges
Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease
2 50.00000 10.00000 6.666667
3 480.0000 53.33333 80.00000
4 100.0000 INFINITY 40.00000
结果告诉我们：这个线性规划的最优解为x
1=20，x
2
=30，最优值为z=3360，即用20桶
牛奶生产A
1, 30桶牛奶生产A
2
，可获最大利润3360元。输出中除了告诉我们问题的最优解
和最优值以外，还有许多对分析结果有用的信息，下面结合题目中提出的3个附加问题给予
说明。 3个约束条件的右端不妨看作3种“资源”：原料、劳动时间、车间甲的加工能力。输出中Slack or Surplus给出这3种资源在最优解下是否有剩余：原料、劳动时间的剩余
均为零，车间甲尚余40（公斤）加工能力。
目标函数可以看作“效益”，成为紧约束的“资源”一旦增加，“效益”必然跟着增长。输出中DUAL PRICES 给出这3种资源在最优解下“资源”增加1个单位时“效益”的增量：原料增加1个单位（1桶牛奶）时利润增长48（元），劳动时间增加1个单位（1小时）时利润增长2（元），而增加非紧约束车间甲的能力显然不会使利润增长。这里，“效益”的增量可以看作“资源”的潜在价值，经济学上称为影子价格，即1桶牛奶的影子价格为48元，1小时劳动的影子价格为2元，车间甲的影子价格为零。读者可以用直接求解的办法验证上面的结论，即将输入文件中原料约束milk）右端的50改为51，看看得到的最优值（利润）是否恰好增长48（元）。用影子价格的概念很容易回答附加问题1）：用35元可以买到1桶牛奶，低于1桶牛奶的影子价格48，当然应该作这项投资。回答附加问题2）：聘用临时工人以增加劳动时间，付给的工资低于劳动时间的影子价格才可以增加利润，所以工资最多是每小时2元。
目标函数的系数发生变化时（假定约束条件不变），最优解和最优值会改变吗？这个问题不能简单地回答。上面输出给出了最优基不变条件下目标函数系数的允许变化范围：x
1
的系数为（72-8，72+24）=（64，96）；x
2的系数为（64-16，64+8）=（48，72）。注意：x
1
系数的允许范围需要x
2
系数64不变，反之亦然。由于目标函数的费用系数变化并不影响约
束条件，因此此时最优基不变可以保证最优解也不变，但最优值变化。用这个结果很容易回
答附加问题3）：若每公斤A
1的获利增加到30元，则x
1
系数变为30×3=90，在允许范围内，
所以不应改变生产计划，但最优值变为90×20+64×30=3720。
下面对“资源”的影子价格作进一步的分析。影子价格的作用（即在最优解下“资源”增加1个单位时“效益”的增量）是有限制的。每增加1桶牛奶利润增长48元（影子价格），但是，上9
面输出的CURRENT RHS 的ALLOWABLE INCREASE 和 ALLOWABLE DECREASE 给出了影子价格有意义条件下约束右端的限制范围： milk）原料最多增加10（桶牛奶），time）劳动时间最多增加53（小时）。现在可以回答附加问题1）的第2问：虽然应该批准用35元买1桶牛奶的投资，但每天最多购买10桶牛奶。顺便地说，可以用低于每小时2元的工资聘用临时工人以增加劳动时间，但最多增加53.3333小时。
需要注意的是：灵敏性分析给出的只是最优基保持不变的充分条件，而不一定是必要条件。比如对于上面的问题，“原料最多增加10（桶牛奶）”的含义只能是“原料增加10（桶牛奶）”时最优基保持不变，所以影子价格有意义，即利润的增加大于牛奶的投资。反过来，原料增加超过10（桶牛奶），影子价格是否一定没有意义？最优基是否一定改变？一般来说，这是不能从灵敏性分析报告中直接得到的。此时，应该重新用新数据求解规划模型，才能做出判断。所以，从正常理解的角度来看，我们上面回答“原料最多增加10（桶牛奶）”并不是完全科学的。
LINGO 使用教程 LINGO 是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO 高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO 快速入门 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： ,6002100 350. .32min 21211 212 1≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x 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。 例1.2 使用LINGO 软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如
model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @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)); !这里是数据; data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5 4 9 5 3 8 5 8 2 5 2 1 9 7 4 3 3 7 6 7 3 9 2 7 1 2 3 9 5 7 2 6 5 5 5 2 2 8 1 4 3; enddata end 然后点击工具条上的按钮即可。 为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。 §2 LINGO中的集 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，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
LINGO 是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO 高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO 快速入门 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： ,6002100 350. .32min 21211 212 1≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x 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。 例1.2 使用LINGO 软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如
model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @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)); !这里是数据; data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5 4 9 5 3 8 5 8 2 5 2 1 9 7 4 3 3 7 6 7 3 9 2 7 1 2 3 9 5 7 2 6 5 5 5 2 2 8 1 4 3; enddata end 然后点击工具条上的按钮即可。 为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。 §2 LINGO中的集 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，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。 2.1 为什么使用集 集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。借助于集，能够用一个
Lingo教程四 LINGO的函数 有了前几节的基础知识，再加上本节的内容，你就能够借助于LINGO建立并求解复杂的优化模型了。 LINGO有9种类型的函数： 1．基本运算符：包括算术运算符、逻辑运算符和关系运算符 2．数学函数：三角函数和常规的数学函数 3．金融函数：LINGO提供的两种金融函数 4．概率函数：LINGO提供了大量概率相关的函数 5．变量界定函数：这类函数用来定义变量的取值范围 6．集操作函数：这类函数为对集的操作提供帮助 7．集循环函数：遍历集的元素，执行一定的操作的函数 8．数据输入输出函数：这类函数允许模型和外部数据源相联系，进行数据的输入输出 9．辅助函数：各种杂类函数 4.1 基本运算符 这些运算符是非常基本的，甚至可以不认为它们是一类函数。事实上，在LINGO中它们是非常重要的。 4.1.1 算术运算符 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4.1算术运算符示例。 2﹣5／3，(2﹢4)／5等等。 4.1.2 逻辑运算符 在LINGO中，逻辑运算符主要用于集循环函数的条件表达式中，来控制在函数中哪些集成员被包含，哪些被排斥。在创建稀疏集时用在成员资格过滤器中。 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
Director 12 Lingo编程从入门到高级（QQ：3309637612） 第一部分基础篇 第一章、Lingo语言介绍 1.1 应用场景 a. 多媒体光盘 b. 课件制作 c. 游戏开发 d. 辅助教学 1.2 与Actionscript 3.0 的比较 第二章、编程基础(概念阐述) 2.1 变量与常量 a. 变量的命名规则 b. 变量的数据类型（值类型和引用类型） c. 变量的作用域 d. 常量 2.4运算符 a. 算术运算符 b. 逻辑运算符 c. 比较运算符 d. 字符串运算 2.5表达式 a.子字符串表达式 2.6语句 a. 条件语句（if、case） b. 循环语句(while、case) 2.7函数/处理程序 a. 系统定义的函数 b. 自定义函数 c.函数的调用 2.8列表 a. 属性列表 b. 线性列表 2.9事件/消息 a. 事件的类型 2.10脚本 a. 演员脚本 b. 影片脚本 c. 行为脚本（精灵行为、帧行为） d. 父脚本 2.11行为 2.12属性 2.13 lingo中路径的问题 第三章、条件语句和循环语句 3.1 条件语句 a. if 语句、if …else … 语句、 if … else if … else…语句
b. case 语句 3.2 循环语句 a. while 语句 b. repeat with 语句 c. repeat 循环与exitFrame 循环的区别 第四章、事件、消息与脚本 4.1 脚本的种类 4.2 事件与消息传递 事件发生 ->生成同名的消息 ->此消息传递出去 ->被不同对象接收 ->执行脚本中的处理程序 c. 消息的传递次序 情况1：影片首次开始播放:prepareMovie ->beginSprite -> prepareFrame -> startMovie 情况2：播放任一帧:beginSprite -> prepareFrame -> enterFrame -> exitFrame -> endSprite 情况3：影片结束:endSprite -> stopMovie d. 消息的接收次序 一般情况下为：主事件处理程序 -> 精灵脚本 ->演员脚本 ->帧脚本 ->影片脚本 e. 事件作用的对象 键盘事件：keyDown/keyUp:主事件处理程序、精灵脚本、演员脚本、帧脚本、影片脚本 鼠标事件: mouseUp/mouseDown:主事件处理程序、精灵脚本、演员脚本、帧脚本、影片脚本 rightMouseUp/rightMouseDown:精灵脚本、演员脚本、帧脚本、影片脚本 mouseUpOutside/mouseLeave/mouseWithin/mouseEnter:精灵脚本、演员脚本帧事件:parepareFrame/enterFrame/exitFrame:精灵脚本、演员脚本、帧脚本、影片脚本 精灵事件:beginSprite/endSprite:精灵脚本、帧脚本 影片事件: prepareMovie/startMovie/stopMovie:影片脚本 timeOut:主事件处理程序、帧脚本、影片脚本 cuePassed/idle:帧脚本、影片脚本 4.3 处理程序 a. 主事件处理程序 b. 系统定义的处理程序 c. 自定义处理程序 d. 用处理程序传递数据 e. 处理程序放置的地点 第五章、线性列表和属性列表 5.1 线性列表 5.2 属性列表 第六章、行为 6.1 编写行为 6.2 理解me 6.3 行为间的通信 6.4调试脚本 6.5 行为的本质论述 第七章、父脚本与子对象 7.1 编写父脚本 7.2 生成子对象
lingo软件使用教程 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。在模型窗口输入如下代码: Max = 2*x1+3*x2; X1+2*x2<=8; 4*x1<16; 4*x2<12; 注意：1.每一个lingo表达式最后要跟一个分号; 2.多数电脑中没有符号，lingo中<=代替；为了方便可以用<代替小于等于，用>代替大于等于。 3.我们可以添加一些注释，增加程序的可读性。注释以一个！（叹号必须在英文状态下输入，它会自动变为绿色）开始，以；（分号）结束。 4．Lingo中不区分变量名的大小写。变量名必须以字母（A-Z）开头，后面的字符可以是字母、数字、下划线。变量名不能超过32个字符。 Lingo程序的一些规则： 1. 在Lingo中最开始都是“MAX=”或者“MIN=”开始表示求目标函数的最大或者最小值。 2. 变量和它前面的系数之间要用“*”连接，中间可以有空格。 3. 变量名不区分大小写，但必须以字母开始，不超过32个字符。 4. 数学表达式结束时要用分号“；”表示结束。表达式可以写在多行上，但是表达式中间不能用分号。 5. 在电脑系统中一般没有“小于等于”符号，在Lingo采用“<=”来表示“小于等于”，用“>=”表示“大于等于”。小于等于也可以用更简单的“<”表示，大于等于用“>”表示。 集合段： 在我们已经得到的程序里有一些量没有定义，如WAREHOUSES( I)，DEMAND( J)， LINKS( I, J)。这些量将在Lingo中的集合段定义。 集合段以SETS:表示开始，以ENDSETS表示结束。 如果一个集合的元素都已经定义过，就可以用一些循环函数（如@for）. 注：1. 集合的属性相当于以集合的元素为下标的数组。Lingo中没有数组的概念，只有定义在集合上的属性的概念。 2 集合的定义语法： set_name[/set_member/:][attribute_list]; 集合的名称在左边，右边是这个集合上的属性，他们之间用冒号“：”分割开，最后由分号表示结束。如果在同一个集合上有多个属性时，不同的属性之间用逗号“，”隔开，如本例的cost和volume属性。如果要特别列出集合的元素时，在集合的名称后把元素写在两条斜线之间，如本例中的仓库可以写为 WAREHOUSES/WH1, WH2, WH3, WH4, WH5, WH6/: CAPACITY;
LINGO8.0 for Windows软件及应用 前言 运筹学，即最优化理论，或在有的领域被称为管理科学，是近几十年发展和形成的一门新兴的应用性学科。她主要解决最优生产计划、最优分配、最优设计、最优决策、最佳管理等最优化问题。主要研究方法是定量化、系统化和模型化方法，特别是运用各种数学 模型和技术来解决问题。 我们遇到的实际问题一般规模都较大，即使建立了模型，找到了解的方法，对于庞大的计算量也是望而却步。“工欲善其事，必先利其器”，手中有一个方便的求解最优化问题的工具就显得很重要。LINGO系列优化软件包就给我们提供了理想的选择。 LINGO是一个利用线性规划和非线性规划来简洁地阐述、解决和分析复杂问题的简便工具。其特点是程序执行速度很快，易于输入、修改、求解和分析一个数学规划问题，因此LINGO在教育、科研和工业界得到了广泛应用。教学版和发行版的主要区别在于对优化问题的规模（变量和约束的个数）有不同的限制。LINGO软件包有多种版本，但其软件内核和使用方法类似。详细情况可上网访问LINGO 软件网站：https://www.doczj.com/doc/6213704746.html,. 关于LINGO8.0的资料市面上非常少，即使有也仅是一个附录，为此编写了本教程。学完本书后，应该能够运用LINGO8.0建模语言表述实际问题，能够设置算法的基本选项，正确理解求解过程所显示的状态，最后能正确解读输出结果。作为一门建模语言，它非常灵活，不是本书所能完全包含的，“熟能生出百巧来”，只有用的多了才能掌握LINGO 的强大功能。
目录 §1 LINGO快速入门 §2 LINGO中的集 2.1 为什么使用集 2.2 什么是集 2.3 模型的集部分 2.3.1 定义原始集 2.3.2 定义派生集 §3模型的数据部分和初始部分 3.1 模型的数据部分 3.1.1 数据部分入 门 3.1.2 参数 3.1.3 实时数据处理 3.1.4 指定属性为一个值 3.1.5 数据部分的未知数值 3.2 模型的初始部分 §4 LINGO函数 4.1 基本运算符 4.1.1 算术运算符 4.1.2 逻辑运算符 4.1. 3 关系运算符 4.2 数学函数 4.3 金融函数 4. 4 概率函数 4. 5 变量界定函数 4. 6 集操作函数 4. 7 集循环函数 4. 8 输入和输出函数 4. 9 辅助函数 §5 LINGO Windows命令 5.1 文件菜单 5.2 编辑菜单 5.3 LINGO菜单 5.4 窗口菜单 5.5 帮助菜单 §6 LINGO的命令行命令 §7 综合举例由于时间原因，§7节内容还没全部完成，抱歉！但为方便大家，还是先贴出来啦。献丑！ 参考文献1. LINGO用户指南(LINGO8.0的帮助文档). 2. 朱德通编著. 最优化模型与实验. 上海:同济大学出版社,200 3. 3. 何坚勇编著. 运筹学基础. 北京:清华大学出版社,2000. 4. 刁在筠郑汉鼎等编著. 运筹学. 北京:高等教育出版社,1996. 5. 姚恩瑜何勇等编著. 数学规划与组合优化. 杭州:浙江大学出版社,2001. 6. H.P.威廉斯著. 孟国璧等译. 数学规划模型建立与计算机应用. 北京：国防工业出版社，1991. 7．洪文朱广斌. 整数规划下的最小生成树模型. 安徽电气工程职业技术学院学报，200 3.3，96—100.
Director 8.5 简单基础实例教程（一） 相信Director 大家都不是特别的陌生。就算没有使用过，可是每天上网，接触的多媒体网站，各种各样的多媒体光盘，无一不是出自Director的手中。尤其是自94年，Direc tor可以在WINDOWS系统中运行之后，完全迎来了整个多媒体时代。这期间一直被MM公司发展和完善着，功能日益强大，应用的范围也越来越广。用Director制作多媒体动画，无论是演示性质的还是交互性质的，都显出其专业级的制作能力和高效的多媒体处理技术。图象，文本，声音，动画等等这些多媒体元素，在Director中都可以非常方便而有机的结合起来，创造出精美的动画。 Director提供两种制作动画的途径：一是使用行为库；二就是使用LINGO编程语言，也方便了不同层次用户的需求。 现在Director最新版本是Director8.5。你可以在很多的下载网站都可以DOWN到一个最新版的30天全功能试用版。8.5版比8.0版从功能上特别是和外部软件的整合上都做了相当大的改进，在这里不再罗嗦。 打开软件，工作区界面如下
其中Director制作多媒体节目的过程大概是这样的： 1.新建一个Movie文件。 2.设置好符合项目制作所需求的Movie环境。 3.加载和调整素材。 4.管理和应用角色成员。（Cast members） 5.开始制作使用剧本（score）,动画。 6.存储，文件保护与制作执行文件。
之后，你还需要大概了解一些基本的概念，当然是其他方面但是是学习使用Director所必须的，例如，什么是位图，什么是矢量图片了，以及两者的区别了，还有关于JPEG或GIF 的图片格式等。 好了，现在准备工作基本作的差不多了，你可以着手准备大干一番，作一个真正的网络导演。既然是实习，我们尽量采用看图学习的方法。本次学习我们先试着使用一些比较基本的功能来达到简单的效果，可不要小瞧这些简单的效果哟，这是做好复杂的大型交互性多媒体场景的基础。 首先了解一下演员的概念。演员（Cast）是Director中构造动画不可缺少的部分。在Dire ctor中，演员是建造一个动画的最基础的部分，通常可以是一张图、一段声音、一段现有的动画、一段文字、一个按钮等。 这些演员事先都会被放在一个名为内部演员（Internal Cast）的窗口内，该窗口有两种查看方式。一是预览图形式 一是列表形式
LINGO的使用简介 LINGO软件是美国的LINGO系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包．LINGO除了能够用于求解线性规划和二次规划外，还可以用于非线性规划求解、以及一些线性和非线性方程(组)的求解等．LINGO软件的最大特色在于它允许优化模型中的决策变量为整数，即可以求解整数规划，而且执行速度快．LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具．LINGO置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果．在这里仅简单介绍LINGO的使用方法． LINGO(Linear INteractive and General Optimizer )的基本含义是交互式的线性和通过优化求解器．它是美国芝加哥大学的 Linus Schrage 教授于1980年开发了一套用于求解最优化问题的工具包，后来经过完善成何扩充，并成立了LINDO系统公司．这套软件主要产品有：LINDO，LINGO，LINDO API和What’sBest．它们在求解最优化问题上，与同类软件相比有着绝对的优势．软件有演示版和正式版．正式版包括：求解包(solver suite)、高级版(super)、超级版(hyper)、工业版(industrial)、扩展版(extended)．不同版本的LINGO对求解问题的规模有限制，如附表３-1所示． 附表３-1 不同版本LINGO对求解规模的限制 版本类型总变量数整数变量数非线性变量数约束数 演示版 300 30 30 150 求解包 500 50 50 250 高级版 2000 200 200 1000 超级版 8000 800 800 4000 工业版 32000 3200 32000 16000 扩展版无限无限无限无限 3.1 LINGO程序框架 LINGO可以求解线性规划、二次规划、非线性规划、整数规划、图论及网络最优化问题和最大最小求解问题，以及排队论模型中最优化等问题． 一个LINGO程序一般会包括以下几个部分： (1) 集合段：集部分是LINGO模型的一个可选部分．在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义．集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束．一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分．一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性在模型约束中被引用之前必须先定义． (2) 数据段：在处理模型的数据时，需要为集部分定义的某些元素在LINGO求解模型之前为其指定
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。 1软件介绍 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。最新版本LINGO14.0已经发布。 2操作步骤 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maxZ=5X1+3X2+6X3, s.t.X1+2X2+X3≤18 2X1+X2+3X3=16 X1+X2+X3=10
X1,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：Objectivevalue:46.00000 VariableValueReducedCost x114.000000.000000 x20.0000001.000000 x3-4.0000000.000000 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。 3软件详述 LINGO全称是LinearINteractiveandGeneralOptimizer的缩写---
lingo 使用教程 LINGO 是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO 高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO 快速入门 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： ,6002100 350. .32min 21211 212 1≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x 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。
model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @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)); !这里是数据; data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5 4 9 5 3 8 5 8 2 5 2 1 9 7 4 3 3 7 6 7 3 9 2 7 1 2 3 9 5 7 2 6 5 5 5 2 2 8 1 4 3; enddata end 然后点击工具条上的按钮即可。 为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。 §2 LINGO中的集 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，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。 2.1 为什么使用集 集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
LINGO教程 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 ●安装：实验室的所有电脑都已经事先安装好了Lingo 8（或者9， 10， 11）。 如果要在自己的电脑上安装这个软件，建议从网上下载一个破解版的，按照提示一步一步地安装完毕。 ●简单例子：当你在windows系统下开始运行LINGO时，会得到类似于下面的 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，建立的模型都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例 1某工厂在计划期内要安排生产I、II两种产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，如表所示。
该工厂每生产一件产品I可获利2元，每生产一件产品II可获利3元，问应该如何安排生产计划使该厂获利最多？ 我们用下面的数学模型来描述这个问题。 设x_1、x_2分别表示在计划期内产品I、II的产量。因为设备的有效台时是8，这是一个限制产量的条件，所以在确定产品I、II的产量时，要考虑不超过设备的有效台时数，即可用不等式表示为 x_1 + 2x_2 <=8 同理，因原材料A、B的限量，可以得到以下不等式 4x_1 <=16 4x_2 <=12 该工厂的目标是在不超过所有资源限量的条件下，如何确定产量x_1、x_2以得到最大的利润。若用z表示利润，这时z=2x_1+3x_2.综合上述，该计划问题可用数学模型表示为： 目标函数 max z=2x_1+3x_2 约束条件 x_1 + 2x_2 <=8 4x_1 <=16 4x_2 <=12 x_1、x_2 >=0 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。 在模型窗口输入如下代码: Max = 2*x1+3*x2; ！This is a linear program. X1+2*x2<=8;
lingo入门教程之二--- 集合运用 lingo中的集合用法很多，这里主要通过几个例题来进行讲解 对于每一个问题，都要先找到对应的目标函数，然后对相应值进行初始化，然后找到约束条件等进行求解 例1：SAILCO公司需要决定下四个季度的帆船生产量。下四个季度的帆船需求量分别是40条，60条，75条，25条，这些需求必须按时满足。每个季度正常的生产能力是40条帆船，每条船的生产费用为400美元。如果加班生产，每条船的生产费用为450美元。每个季度末，每条船的库存费用为20美元。假定生产提前期为0，初始库存为10条船。如何安排生产可使总费用最小？ 分析：用DEM,RP,OP,INV分别表示需求量、正常生产的产量、加班生产的产量、库存量，则DEM,RP,OP,INV对每个季度都应该有一个对应的值，也就说他们都应该是一个由4个元素组成的数组，其中DEM是已知的，而RP,OP,INV是未知数接下里这里例子会讲到关于集合的派生问题，这个跟c++里面的继承与派生比较相像 例2：建筑工地的位置(用平面坐标a,b表示，距离单位：公里)及水泥日用量d(吨)下表给出。有两个临时料场位于P (5,1), Q (2, 7),日储量各有20吨。从A, B两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨公里数最小。两个新的料场应建在何处，节省的吨公里数有多大？ 例3：(最短路问题) 在纵横交错的公路网中，货车司机希望找到一条从一个城市到另一个城市的最短路.下图表示的是公路网,节点表示货车可以停靠的城市,弧上的权表示两个城市之间的距离(百公里).那么,货车从城市S出发到达城市T,如何选择行驶路线,使所经过的路程最短? 分析： 假设从S到T的最优行驶路线P 经过城市C1, 则P中从S到C1的子路也一定是从S到C1的最优行驶路线;假设P 经过城市C2, 则P中从S到C2的子路也一定是从S到C2的最优行驶路线.因此, 为得到从S到T的最优行驶路线, 只需要先求出从S到Ck(k=1,2)的最优行驶路线,就可以方便地得到从S到T的最优行驶路线. 同
LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 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。 例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如下表。
使用LINGO软件，编制程序如下： model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @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)); !这里是数据;
LINGO11入门到精通 LINGO 是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO 高效的求解器可快速求解并分析结果。 一般来说LINGO 多用于解决大规模数学规划。 用时要注意以下几点： （1） 每条语句后必须使用分号“；”结束。问题模型必须由MODEL 命令 开始，END 结束。 （2） 用MODEL 命令来作为输入问题模型的开始，格式为MODEL ： statement （语句）。 （3） 目标函数必须由“min =”或“max =”开头。 §1 LINGO 快速入门 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： ,6002100 350. .32min 21211 212 1≥≤+≥≥++x x x x x x x t s x x 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。 例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销 model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @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)); !这里是数据; data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38;
Lingo是一套由美国Lindo系统公司开发的专门用于求解最优化问题的软件包，包括用于表达优化模型的强大语言，用于构建和编辑问题的全功能环境，以及能够高效解决大多数优化模型的快速内置解算器。 该软件提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。他具有功能强、计算效果好等优点，不过其最大特色在于他可以允许优化模型中的决策变量是整数(即整数规划)，且执行速度非常快，是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。 Lingo可应用的范围包含生产线规划、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，在国外运筹学类的教科书中也被广泛用做教学软件。 LINGO优点：（1）简单的模型表示，（2）方便的数据输入和输出选择，（3）强大的求解引擎，（4）交互式模型或创建Turn-key应用程序，（5）广泛的文件和HELP功能。 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO 内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
一般来说LINGO多用于解决大规模数学规划。 用时要注意以下几点： 1.每条语句后必须使用分号“；”结束。问题模型必须由MODEL 命令开始，END结束。 2.用MODEL命令来作为输入问题模型的开始，格式为MODEL：statement （语句）。 3.目标函数必须由“min =”或“max =”开头。 建模时需要注意的几个基本问题 1.尽量使用实数优化，减少整数约束和整数变量。 2.尽量使用光滑优化，减少非光滑约束的个数。如：尽量少使用绝对值、符号函数、多个变量求最大/最小值、四舍五入、取整函数等。 3.尽量使用线性模型，减少非线性约束和非线性变量的个数。 4.合理设定变量上下界，尽可能给出变量初始值。 5.模型中使用的参数数量级要适当，否则会给警告信息，选择适当单位改变相对尺度。
lingo从入门到高手Lingo教程- 图文 LINGO使用指南 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。§1 LINGO快速入门 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：mins.t.x1?x2?350x1?1002x1?x2?6002x1?3x2 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。 例1.2 使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如下表。 销地B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量产地A1 A2 A3 A4 A5 A6 销量 6 4 5 7 2 5 35 2 9 2 6 3 5 37 6 5 1 7 9 2 22 7 3 9 3 5 2 32 4 8 7 9 7 8 41 2 5 4 2 2 1 32 5 8 3 7 6 4 43 9 2 3 1 5 3 38 60 55 51 43 41 52 x1,x2?0 页第1 使用LINGO软件，编制程序如下：model: !6发点8收点运输问题; sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume; endsets !目标函数; min=@sum(links: cost*volume); !需求约束; @for(vendors(J): @sum(warehouses(I): volume(I,J))=demand(J)); !产量约束;
for Windows软件及应用 前言 运筹学，即最优化理论，或在有的领域被称为管理科学，是近几十年发展和形成的一门新兴的应用性学科。她主要解决最优生产计划、最优分配、最优设计、最优决策、最佳管理等最优化问题。主要研究方法是定量化、系统化和模型化方法，特别是运用各种 数学模型和技术来解决问题。 我们遇到的实际问题一般规模都较大，即使建立了模型，找到了解的方法，对于庞大的计算量也是望而却步。“工欲善其事，必先利其器”，手中有一个方便的求解最优化问题的工具就显得很重要。LINGO系列优化软件包就给我们提供了理想的选择。 LINGO是一个利用线性规划和非线性规划来简洁地阐述、解决和分析复杂问题的简便工具。其特点是程序执行速度很快，易于输入、修改、求解和分析一个数学规划问题，因此LINGO在教育、科研和工业界得到了广泛应用。教学版和发行版的主要区别在于对优化问题的规模（变量和约束的个数）有不同的限制。LINGO软件包有多种版本，但其软件内核和使用方法类似。详细情况可上网访问LINGO 软件网站： 关于的资料市面上非常少，即使有也仅是一个附录，为此编写了本教程。学完本书后，应该能够运用建模语言表述实际问题，能够设置算法的基本选项，正确理解求解过程所显示的状态，最后能正确解读输出结果。作为一门建模语言，它非常灵活，不是本书所能完全包含的，“熟能生出百巧来”，只有用的多了才能掌握LINGO的强大功能。
目录 §1LINGO快速入门 §2LINGO中的集为什么使用集什么是集模型的集部分定义原始集定义派生集 §3模型的数据部分和初始部分模型的数据部分数据部分入 门参数实时数据处理指定属性为一个值数据部分的未知数值模型的初始部分 §4LINGO函数基本运算符算术运算符逻辑运算符关系运算符数学函数金融函数概率函数变量界定函数集操作函数集循环函数输入和输出函数辅助函数 §5LINGO Windows命令文件菜单编辑菜单 LINGO菜单窗口菜单帮助菜单 §6 LINGO的命令行命令 §7 综合举例由于时间原因，§7节内容还没全部完成，抱歉！但为方便大家，还是先贴出来啦。献丑！ 参考文献1. LINGO用户指南的帮助文档). 2. 朱德通编著. 最优化模型与实验. 上海:同济大学出版社,200 3. 3. 何坚勇编著. 运筹学基础. 北京:清华大学出版社,2000. 4. 刁在筠郑汉鼎等编著. 运筹学. 北京:高等教育出版社,1996. 5. 姚恩瑜何勇等编著. 数学规划与组合优化. 杭州:浙江大学出版社,2001.