1、用LINGO 软件解方程组221212222359
x x x x ?+=??-=-??。
2、用LINGO 软件解方程组1211221222/64
x x x x x ??-=-??=?。
3、用LINGO 软件解线性规划问题
4、用LINGO 软件解二次规划问题
且12,x x 都是整数
5、用LINGO 软件解下列问题
（1）max 12z=x x +
12121212..26,
4520,,0,
,s t
x x x x x x x x +≤+≤≥为整数
(2) min 22
12z=x -3-2x +（）（） 22121212..-50,
24,
,0s t
x x x x x x +≤+≤≥。
(3) min 2212z=x ++x +（1）（1） 22122..-20,1s t
x x x +≤≥。
max 23,..4310,3512,,0.z x y s t x y x y x y =++≤+≤≥22121122121212max 982770.32,
..100,2,,0,x x x x x x s t x x x x x x +---+≤≤≥
6、用LINGO软件分别产生序列
（1）{1,3,5,7,9,11}；（2）{1,4,9,16,25,36}；（3）
1111 {1,,,,}
6122030
.
7、已知向量c={1,3,0.5,7,5,2}，用LINGO软件解答下列问题。
（1）求向量c前5个数中的最大值；（2）求向量c后4个数平方中的最小值；（3）求向量c 中所有数的和。
8、某学校游泳队要从5名队员中选4名参加4乘100米混合泳接力赛。
5名队员4种泳姿的百米成绩（单位：秒）
-----------------------------------------------------------------------------------
李王张刘赵
蝶泳66.8 57.2 78 70 67.4
仰泳75.6 66 67.8 74.2 71
蛙泳87 66.4 84.6 69.6 83.8
自由泳58.6 53 59.4 57.2 62.4
-----------------------------------------------------------------------------------
如何选拔？
（1）请建立“0----1规划”模型；
（2）用Lingo求解。
9、某帆船制造公司要决定下两年八个季度的帆船生产量。八个季度的帆船需求量分别是40条、60条、75条、25条、30条、65条、50条、20条，这些需求必须按时满足，既不能提前也不能延后。该公司每季度的正常生产能力是40条帆船，每条帆船的生产费用为400美圆。如果是加班生产的，则每条生产费用为450美圆。帆船跨季度库存的费用为每条20美圆。初始库存是10条帆船。如何生产？
10、现要将8名同学分成4个调查队（每组2人）前往4个地区进行社会调查。假设他们任意两人组成一队的工作效率为已知，见下表（由于对称性，只须列出上三角部分）：
任意两人组成一队的工作效率
学生S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8
S1 9 3 4 2 1 5 6
S2 1 7 3 5 2 1
S3 4 4 2 9 2
S4 1 5 5 2
S5 8 7 6
S6 2 3
S7 4
问如何组队可以使总效率最高？
参考答案
1、MODEL:
X1^2+2*X2^2=22;3*X1-5*X2=-9; @gin(x1);@gin(x2);
END
2、MODEL:
X1^0.5-2*x1*X2=-2;X1^2=64*X2; END
3、MODEL:
max=2*x+3*y;
4*x+3*y<=10;
3*x+5*y<=12;
END
4、MODEL:
max=98*x1+277*x2-x1^2-0.3*x1*x2-2*x2^2; x1<=2*x2;x1+x2<=100;
@gin(x1); @gin(x2);
END
5、(1) MODEL:
max=x1+x2;
2*x1+x2<=6;
4*x1+5*x2<=20;
@gin(x1); @gin(x2);
END
(2) MODEL:
min=(x1-3)^2+(x2-2)^2;
x1^2+x2^2<=5;
x1+2*x2<=4;
@gin(x1); @gin(x2);
END
（3）MODEL:
min=(x1+1)^2+(x2+1)^2;
x1^2+x2^2<=2;
x2>=1;
END
6、（1）model:
sets:
number/1..6/:x;
endsets
@for
(number(I): x(I)=2*I-1);
end
（2）model:
sets:
number/1..6/:x;
endsets
@for
(number(I): x(I)=I^2);
end
（3）
model:
sets:
number/1..5/:x;
endsets
@for
(number(I): x(I)=1/(I*(I+1)));
end
7、（1）model :
data :
N=6;
enddata
sets :
number/1..N/:x;
endsets
data :
x=1 3 0.5 7 5 2;
enddata
maxc=@max (number(I)| I#le#5:x);
end
(2) model :
data :
N=6;
enddata
sets :
number/1..N/:x;
endsets
data :
x=1 3 0.5 7 5 2;
enddata
minc=@min (number(I)| I#ge#N-3:x^2);
end
(3) model :
data :
N=6;
enddata
sets :
number/1..N/:x;
endsets
data :
x=1 3 0.5 7 5 2;
enddata
s=@sum (number(I)| I#le#N:x);
end
8、解：若第i 名队员参加第j 种泳姿比赛，则令1=ij x ；否则令0=ij x ；共有20个决策变量ij x 。第i 名队员的第j 种泳姿成绩记为ij c ，则
目标函数为：∑∑==5141min i j ij ij x
c
约束条件有：每名队员顶多能参加一种泳姿比赛
5,4,3,2,1,141=≤∑=i x j ij ；
每种泳姿有且仅有一人参加 .4,3,2,1,151==∑=j x
i ij
这样就能建立如下“0----1规划”模型：
∑∑==5141
min i j ij ij x
c
s.t.
5,4,3,2,1,141=≤∑=i x j ij .4,3,2,1,151==∑=j x
i ij
.4,3,2,1,5,4,3,2,1,10===j i x ij 或
Lingo 程序如下：
sets :
row/1..4/;
col/1..5/;
links(row,col):c,x;
endsets
data :
c=66.8 57.2 78 70 67.4
75.6 66 67.8 74.2 71
87 66.4 84.6 69.6 83.8
58.6 53 59.4 57.2 62.4;
enddata
min =@sum (links:c*x);
@for (col(j):@sum (row(i):x(i,j))<=1);
@for (row(i):@sum (col(j):x(i,j))=1);
@for (links:@bin (x));
答：14433221,,,x x x x 均等于1，即，依次取第2个人王、第3个人张、第4个人刘、第1个人李参加蝶泳、仰泳、蛙泳、自由泳，成绩为253.2秒。
9、解：八个季度的需求量数组记为xq ，则 xq=[40,60,75,25,30,65,50,20]. 类似地，用数组zc, jb, kc 分别表示八个季度的正常生产量、加班生产量、季度末库存量。
目标函数是全部费用之和：.))(20)(450)(400(min 8
1∑=++i i kc i jb i zc
约束条件：生产能力 8,...,2,1,40)(=≤i i zc ；
数量平衡 .8,...,3,2),()()()1()(),1()1()1(10)1(=-++-=-++=i i xq i jb i zc i kc i kc xq jb zc kc 以上是模型。怎样用Lingo 编程呢？ 把下标的范围当作集合，本题的集合是{1,2,3,4,5,6,7,8}；定义在集合上的一个个数组，都分别称为该集合的属性，本题这个集合有四个属性，分别是xq,zc,jb,kc .
先看本题的Lingo 程序，再看注解：
model:
sets:
jihe/1..8/:xq,zc,jb,kc;
endsets
data:
xq=40,60,75,25,30,65,50,20;
enddata
min=@sum(jihe:400*zc+450*jb+20*kc);
@for(jihe:zc<=40);
kc(1)=10+zc(1)+jb(1)-xq(1);
@for(jihe(i)|i#gt#1:kc(i)=kc(i-1)+zc(i)+jb(i)-xq(i));
end
10、解：构造一个效率集合xljh ，其属性xl 就是上表中那28个数据，如：xl(S1,S5)=2, xl(S3,S7)=9。 用y(Si,Sj)=1表示Si 与Sj 组成一个队；用y(Si,Sj)=0表示Si 与Sj 不是一个队。
目标函数：∑≤<≤?81),(),(max
j i Sj Si y Sj Si xl
约束条件：每名学生必须且只能参加某一个队，即，对于第k 名同学而言，他与其他人所组成的队的个数必须等于1，故有
1),(81=∑≤<≤==j i k j k i Sj Si y 或， k=1,2,3,…,8
另外，10),(或=Sj Si y
（以上就是本题的优化模型，是“0----1线性规划”）
model:
sets:
xsjh/1..8/;
xljh(xsjh,xsjh)|&2#gt#&1:xl,y;
endsets
data:
xl=9,3,4,2,1,5,6,1,7,3,5,2,1,4,4,2,9,2,1,5,5,2,8,7,6,2,3,4;
enddata
max=@sum(xljh(i,j):xl(i,j)*y(i,j));
@for(xsjh(k): @sum(xljh(i,j)|(i#eq#k)#or#(j#eq#k):y(i,j))=1);
@for(xljh(i,j):@bin(y(i,j)));
end
注解：（1）根据基本集合xsjh构造效率集合xljh时，我们只需要二元对(i,j) 中那些
当i 11 12、 12、 一、实验名称：推销员指派问题 二、实验目的及任务： 1、掌握Lingo 软件的使用方法 2、编写简单的Lingo 程序 3、解决Lingo 中的最优指派问题 三、实验容 1、问题描述 一个公司要分派5个推销员去5个地区推销某种产品，5个推销员在各个地区推销这种产品的预期利润如下表所示。若每个推销员只能去一个地区。应如何分派这5个推销员才能使公司的利润为最大？ 2、模型建立 决策变量：设???=个地区个人去第不指派第个地区个人去第指派第j i 0j i 1ij x （i,j=1,2,3,4,5） 目标函数：设总利润为z ，第i 个人去第j 个地区的利润为A ij （i,j=1,2,3,4,5） ，假设A ij 为指派矩阵，则 Max ∑∑===5 15 1i j ij ij x A z 约束条件： 1.第j 个地区只有一个人去： 15 1 =∑=i ij x （j=1,2,3,4,5） 2.第i 个人只去一个地区： 15 1 =∑=j ij x （i=1,2,3,4,5） 由此得基本模型： Max ∑∑===515 1 i j ij ij x A z S,t, 15 1 =∑=i ij x （j=1,2,3,4,5） 15 1 =∑=j ij x （i=1,2,3,4,5） 10或=ij x （i,j=1,2,3,4,5） 3、Lingo 程序 （一）常规程序 Lingo 输入： model : max =1*x11+8*x12+9*x13+2*x14+1*x15+5*x21+6*x22+3*x23+10*x24+7*x25+3*x31+10*x32+4*x33+11*x34+3*x35+7*x41+7*x42+5*x43+4*x44+8*x45+4*x51+2*x52+6*x53+3*x54+9*x 55; x11+x12+x13+x14+x15=1; x21+x22+x23+x24+x25=1; x31+x32+x33+x34+x35=1; x41+x42+x43+x44+x45=1; x51+x52+x53+x54+x55=1; x11+x21+x31+x41+x51=1; x12+x22+x32+x42+x52=1; x13+x23+x33+x43+x53=1; x14+x24+x34+x44+x54=1; x15+x25+x35+x45+x55=1; end Lingo 输出： Global optimal solution found. Objective value: 45.00000 Infeasibilities: 0.000000 Total solver iterations: 8 Variable Value Reduced Cost 《税法》实验项目二 班级： 姓名： 学号： 一、单项选择题 1.纳税人委托加工应税消费品,其纳税义务发生时间为（）。 A.委托行为发生的当天 B.向加工企业支付加工费的当天 C.纳税人提货的当天 D.向加工企业发出主要原料的当天 2.甲外贸进出口公司本月进口200辆小轿车,每辆车关税完税价格为人民币42.9 万元,缴纳关税12万元。已知小轿车适用的消费税税率为8%。该批进口小轿车应缴纳的消费税为（）万元。 A.746.09 B.878.40 C.954.78 D.686.40 3.甲公司为增值税一般纳税人,本年7月从国外进口一批高档化妆品,海关核定的关税完税价格为60万元。已知进口关税税率为26%,消费税税率为15%,增值税税率为13%。该公司进口环节应纳增值税为（）万元。 A.7.8 B.9.83 C.11.56 D.8.97 4.甲公司为增值税一般纳税人,外购高档护肤类化妆品生产高档修饰类化妆品,本年7月份生产销售高档修饰类化妆品取得不含税销售收入200万元。该公司7月初无高档护肤类化妆品库存,7月购进高档护肤类化妆品200万元,7月底库存高档护肤类化妆品20万元。已知高档化妆品适用的消费税税率为15%。该公司本年7月应纳消费税为（）。 A.200×15%-(200-20)×15%=3(万元) B.200×15%-20×15%=27(万元) C.200×15%=30(万元) D.200×15%-200×15%=0 5.我国消费税对不同应税消费品采用了不同的税率形式。下列应税消费品中,适用复合计税方法计征消费税的是（）。 A.啤酒 B.白酒 C.烟丝 D.摩托车 6.下列各项中,应征收消费税的是（）。 A.农用拖拉机 B.电动汽车 C.游艇 D.调味料酒 7.甲公司为增值税一般纳税人,外购香水精生产香水,本年7月生产销售香水取得不含税销售收入80万元。该公司7月初库存香水精7万元,7月购进香水精60万元,7月底库存香水精20万元。已知外购的香水精和自产的香水均为高档化妆 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实验心得体会 篇一：LINGO软件学习入门实验报告 LINGO实验报告 一.实验目的 1、熟悉LINGO软件的使用方法、功能； 2、学会用LINGO软件求解一般的线性规划问题。 二.实验内容 1、求解线性规划： max z?x1?2x2 ?2x1?5x2?12 ??x1?2x2?8 ?x,x?0?12 2、求解线性规划： min z?20x1?10x2 ?5x1?4x2?24 ??2x1?5x2?5 ?x,x?0?12 3、假设现在一个计算机厂商要生产两种型号的PC：标准型和增强型，由于生产线和劳动力工作时间的约束，使得标准型PC最多生产100台。增强型PC最多生产120台；一共耗时劳动力时间不能超过160小时。已知每台标准型PC 可获利润$100，耗掉1小时劳动力工作时间；每台增强型PC 可获利润$150，耗掉2小时劳动力工作时间。请问：该如何 规划这两种计算机的生产量才能够使得最后获利最大？ 三. 模型建立 1、求解线性规划： max z?x1?2x2 ?2x1?5x2?12 ??x 1?2x2?8 ??x1,x2?0 2、求解线性规划： min z?20x1?10x2 ?5x1?4x2?24 ?2x ?1?5x2?5 ?x1,x2?0 3、设生产标准型为x1台；生产增强型x2台，则可建立线性规划问题 数学模型为 max z?100x1?150x2 ??x1?100 ?x?120 ?2 ?x1?2x2?160 ??x1,x2?0 四. 模型求解（含经调试后正确的源程序） 1、求解线性规划： model: max=x1+2*x2; 2*x1+5*x2>12; x1+2*x25; End 结果显示： 3、求解线性规划： model: mAX=100*x1+150*x2; x1+2*x2篇二：lingo上机实验报告 重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称专业综合实验Ⅰ 开课实验室交通运输工程实验教学中心 学院交通运输年级二年级专业班交通运输1班学生姓名学号631205020 开课时间20XX 至 20XX 学年第2学期 篇三：运筹学上机实践报告Southwestuniversityofscienceandtechnology 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 隆展实业发展有限公司产品生产计划的优化研究 问题分析 题目要求在不追加产值的情况下实现产值最大化，所以采用线性规划模型。 求解思路 首先指出本例中的一个错误：最后一张表——原材料的成本中 对AZ-1的成本计算有误，根据前几张表，AZ-1的成本应为96.0625 1、首先计算出每种产品的利润=出售价格-成本 例生产一件AZ-1的利润为350-96.0625=253.9375 经计算得下表 产品利润单位：元 2、由题得，公司目前所能提供的最大流动资金为36万元，且不准备追加投入，所以要求在调整后生产结构中，总的成本不得超过36万元。 3、考虑工人的工时问题 一条装配线可以装配多中零件，但每个零件要求工人的工时不同，总需求时间不得超过工人的每月的总工时。例如，在组装这项工作中，8个工人每月的总工时为2496小时， 而组装各个产品的需求时间分别为0.6，0.67,0.56,0.56,0.58,0.58。若另X1代表AZ-1的产量；X2代表BZ-1的产量；X3代表LZ-7的产量；X4代表RZ-7的产量；X5代表LR-8的产量；X6代表RZ-8的产量，则可列出不等式： 0.60*X1+0.67*X2+0.56*X3+0.56*X4+0.58*X5+0.58*X6<=2496 同理可得关于拉直及切断、剪板及折弯、焊接网胚及附件和焊接底盘工作所需工时的不等式4、题目中有提到在产品的销售方面LZ/RZ-8以其大载重量，结实坚固深得顾客的青睐，并希望能增加产量。所以解决方案中，希望RZ-8比原先的产量要多，相对的，其他产品的产量就要减少。 Lingo 程序 MAX=253.9375*X1+229.5*X2+292.5625*X3+306.5*X4+503.2125*X5+538.5*X6; 96.0625*X1+90.5000*X2+167.4375*X3+213.5000*X4+216.7875*X5+276.5000*X6<=360000; 0.60*X1+0.67*X2+0.56*X3+0.56*X4+0.58*X5+0.58*X6<=2496; 0.30*X1+0.31*X2+0.325*X3+0.34*X4+0.33*X5+0.35*X6<=624; 0.90*X1+0.90*X2+0.95*X3+1.00*X4+1.01*X5+1.05*X6<=1872; 1.30*X1+1.00*X2+1.25*X3+1.25*X4+1.35*X5+1.35*X6<=2496; 0.76*X1+0.76*X2+0.80*X3+0.82*X4+0.82*X5+0.85*X6<=1560; X6>=240; X5<=320; X4<=480; X3<=560; X2<=80; X1<=160; 结果分析 Global optimal solution found at iteration: 6 Objective value: 741998.8 Variable Value Reduced Cost X1 160.0000 0.000000 X2 80.00000 0.000000 X3 0.000000 33.53187 X4 0.000000 109.3038 X5 320.0000 0.000000 X6 969.3237 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 741998.8 1.000000 2 0.000000 1.947559 3 1598.592 0.000000 4 106.3367 0.000000 5 315.0101 0.000000 6 467.4130 0.000000 7 291.2749 0.000000 8 729.3237 0.000000 实验二数据描述（基本数据类型及运算符）答案 编程及调试实例2-1改正错误后的程序 #include 2014?2015学年第二学期短学期 《数学软件及应用（Lingo）》实验报告 班级数学131班姓名张金库学号13170130 成绩______________________________ 实验名称 奶制品的生产与销售计划的制定 完成日期：2015年9月3日 一、实验名称：奶制品的生产与销售计划的制定 二、实验目的及任务 1?了解并掌握LINGO的使用方法、功能与应用； 2?学会利用LINGO去解决实际中的优化问题。 三、实验内容 问题一奶制品加工厂用牛奶生产A，A2两种奶制品，1桶牛奶可以在甲类设备上用12h 加工成3kg A1，或者在乙类设备上用8h加工成4kg A?。根据市场的需求，生产A, A?全部能售出，且每千克A获利24元，每千克A2获利16元。现在现在加工场每天能的到50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间为480h，并且甲类设备每天至多能加工1OOkg A， 乙类设备的加工能力没有限制。为增加工厂的利益，开发奶制品的深加工技术：用2h和3元加工费，可将1kg A加工成0.8kg高级奶制品B i，也可将1kg傀加工成0.75kg高级奶制品B2，每千克B1能获利44元，每千克B2能获利32元。试为该工厂制订一个生产销售计 划，使每天的净利润最大，并讨论以下问题： （1）若投资30元可以增加供应1桶牛奶，投资3元可以增加1h的劳动时间，应否做 这些投资？若每天投资150，可以赚回多少？ （2）每千克高级奶制品B1，B2的获利经常有10%的波动，对制订的生产销售计划有 无影响？若每千克B获利下降10%，计划应该变化吗？ （3）若公司已经签订了每天销售10kg人的合同并且必须满足，该合同对公司的利润 有什么影响？ 问题分析要求制定生产销售计划，决策变量可以先取作每天用多少桶牛奶生产A,，代，再添上用多少千克A加工B1，用多少千克A加工B2，但是问题要分析B1，B2的获利对生产销售计划的影响，所以决策变量取作A1，A2，B1，B2每天的销售量更为方便。目标 函数是工厂每天的净利润一一A1，A2，B1，B2的获利之和扣除深加工费用。 基本模型 实验七-2 字符串和数组程序设计 班级：学号：姓名：评分： 一．【实验目的】 1、熟练掌握字符串的存取和操作方法方法。 2、进一步掌握C程序的调试方法和技巧。 二．【实验内容和步骤】 1、程序调试题 A．目标：进一步学习掌握程序调试的方法和技巧。 B．内容：从键盘输入一个以回车键结束的字符串（少于80个字符），将它的内容逆向输出。例如：输入“ABCD”，输出“DCBA”。改正程序中的错误，使其实现程序的功能。（注：程序文件保存在“调试示例”文件夹中，文件名为error08_1.cpp） ①调试正确的源程序清单 #include lingo实验报告 以下是为大家整理的lingo实验报告的相关范文，本文关键词为lingo,实验,报告,实验,名称,推销员,指派,问题,目的，您可以从右上方搜索框检索更多相关文章，如果您觉得有用，请继续关注我们并推荐给您的好友，您可以在综合文库中查看更多范文。 一、实验名称：推销员指派问题二、实验目的及任务： 1、掌握Lingo软件的使用方法 2、编写简单的Lingo程序 3、解决Lingo中的最优指派问题 三、实验内容 1、问题描述 一个公司要分派5个推销员去5个地区推销某种产品，5个推销员在各个地区推销这种产品的预期利润如下表所示。若每个推销员只能去一个地区。应如何分派这5个推销员才能使公司的利润为最大？ 2、模型建立 ?1指派第i个人去第j个地区决策变量：设xij??（i,j=1,2,3,4,5）0不指派第i个人去第j个地区?目标函数：设总利润为z，第i 个人去第j个地区的利润为A（，iji,j=1,2,3,4,5） 假设Aij为指派矩阵，则 maxz???Aijxij i?1j?155约束条件： 1.第j个地区只有一个人去： ?xi?15ij?1（j=1,2,3,4,5） 2.第i个人只去一个地区： ?xj?15ij?1（i=1,2,3,4,5） 由此得基本模型： maxz???Aijxij i?1j?155s,t, 5?xi?15ij?1（j=1,2,3,4,5） ?xj?1ij?1（i=1,2,3,4,5） xij?0或1（i,j=1,2,3,4,5） 3、Lingo程序（一）常规程序Lingo输入： model: max=1*x11+8*x12+9*x13+2*x14+1*x15+5*x21+6*x22+3*x23+10*x24+ 7*x25+3*x31+10*x32+4*x33+11*x34+3*x35+7*x41+7*x42+5*x43+4*x4 4+8*x45+4*x51+2*x52+6*x53+3*x54+9*x55;x11+x12+x13+x14+x15=1;x 21+x22+x23+x24+x25=1;x31+x32+x33+x34+x35=1;x41+x42+x43+x44+x4 5=1;x51+x52+x53+x54+x55=1;x11+x21+x31+x41+x51=1;x12+x22+x32+x4 2+x52=1;x13+x23+x33+x43+x53=1;x14+x24+x34+x44+x54=1;x15+x25+x3 5+x45+x55=1;end Lingo输出： globaloptimalsolutionfound. objectivevalue:45.00000Infeasibilities:0.000000Totalsolveriterations:8 VariableValueReduced cost x117.000000 x120.000000 x130.000000 x140.0000000.0000001.0000000.0000007.000000 x158.000000 实验2 交互式SQL (参考答案，仅供参考，答案不唯一) 1.使用SQL语言创建下面的三个表 create table Student( Sno varchar(7) primary key, Sname varchar(10) not null, Ssex varchar(2), Sage int, Sdept varchar(20) ) create table Course( Cno varchar(10) primary key, Cname varchar(20) not null, Ccredit int, Semster int, Period int ) create table SC( Sno varchar(7), Cno varchar(10), Grade int , XKLB varchar(4), primary key(Sno,Cno), foreign key(Sno) references Student(Sno), foreign key(Cno) references Course(Cno) ) 2.在以上的三个表中，使用SQL语句插入下面的数据 insert into Student values('9512101','李勇','男','19','计算机系'); insert into Student values('9512102','刘晨','男','20','计算机系'); insert into Student values('9512103','王敏','女','20','计算机系'); insert into Student values('9521101','张立','男','22','信息系'); insert into Student values('9521102','吴宾','女','21','信息系'); insert into Student values('9521103','张海','男','20','信息系'); insert into Student values('9531101','钱小平','女','18','数学系'); insert into Student values('9531102','王大力','男','19','数学系'); insert into Course values('C01','计算机文化基础',3,1,null); 、实验名称：推销员指派问题 二、实验目的及任务: 1、掌握Lingo软件的使用方法 2、编写简单的Lin go程序 3、解决Lingo中的最优指派问题 三、实验内容 1、问题描述 一个公司要分派5个推销员去5个地区推销某种产品，5个推销员在各个地区推销这种产品的预期利润如下表所示。若每个推销员只能去一个地区。应如何分派这5个推销员才能使公司的利润为最大？ 2、模型建立 决策变量1指派第i个人去第j个地区 (i,j=1,2,3,4,5) : ij 0不指派第i个人去第j个地区 目标函数：设总利润为Z,第i个人去第j个地区的利润为A ij(i,j=1,2,3,4,5)，假设A ij为指派矩阵，则 5 5 Max Z A jj X jj i 1 j 1 约束条件： 1.第j个地区只有一个人去: 5 X ij 1 (j=1,2,3,4,5) i 1 2.第i个人只去一个地区： 5 X ij 1 (i=1,2,3,4,5) j 1 由此得基本模型: 5 5 3、Lingo 程序 （一）常规程序 Lingo 输入： model : max=1*x11+8*x12+9*x13+2*x14+1*x15+5*x21+6*x22+3*x23+10*x24+7*x25+ 3*x31+10*x32+4*x33+11*x34+3*x35+7*x41+7*x42+5*x43+4*x44+8*x45+4*x 51+2*x52+6*x53+3*x54+9*x55; x11+x12+x13+x14+x15=1; x21+x22+x23+x24+x25=1; x31+x32+x33+x34+x35=1; x41+x42+x43+x44+x45=1; x51+x52+x53+x54+x55=1; x11+x21+x31+x41+x51=1; x12+x22+x32+x42+x52=1; x13+x23+x33+x43+x53=1; x14+x24+x34+x44+x54=1; x15+x25+x35+x45+x55=1; end Lingo 输出： Global optimal solution found. Objective value: Infeasibilities: Total solver iterations: Max A ij x ij j1 S,t, x ij i1 j=1,2,3,4,5) x ij 1 i=1,2,3,4,5) j1 x ij 0或1 i,j=1,2,3,4,5) Variable Value Reduced 45.00000 0.000000 实验2 线性规划问题及对偶问题求解 实验内容与答案 提示：灵敏度分析设置方式：先在lingo菜单options里面设置general solver 的dual computation里面加上ranges然后在lingo菜单里面选range就行了注意lingo只能对线性的模型做灵敏度分析 题1 线性规划问题的灵敏度分 美佳公司计划制造 I、II 两种家电产品。已知各制造一件时分别占用设备 A、B 的台时、调试时间、调试工序每天可用于这种家电的能力、各售出一件时的获利情况，如表 1-1 所示。 1.问该公司应制造两种家电各多少件，使其获取的利润最大。 max=2*x1+1*x2; 5*x2<=15; 6*x1+2*x2<=24; x1+x2<=5; Global optimal solution found. Objective value: 8.500000 Infeasibilities: 0.000000 Total solver iterations: 2 Variable Value Reduced Cost X1 3.500000 0.000000 X2 1.500000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 8.500000 1.000000 2 7.500000 0.000000 3 0.000000 0.2500000 4 0.000000 0.5000000 2. 如果资源出租，资源出租的最低价格至少是多少（即每种资源的影子价格是多少）。 min=15*y1+24*y2+5*y3; 6*y2+y3>=2; 5*y1+2*y2+y3>=1; Global optimal solution found. Objective value: 8.500000 Infeasibilities: 0.000000 Total solver iterations: 3 Variable Value Reduced Cost Y1 0.000000 7.500000 Y2 0.2500000 0.000000 Y3 0.5000000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 8.500000 -1.000000 2 0.000000 -3.500000 3 0.000000 -1.500000 3.若家电 I 的利润不变，家电 II 的利润在什么范围内变化时，则该公司的最优生产计划将不发生变化。 4 若设备 A 和 B 每天可用能力不变，则调试工序能力在什么范围内变化时，问题的最优解不变。 Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient Ranges Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease X1 2.000000 1.000000 1.000000 X2 1.000000 1.000000 0.3333333 Righthand Side Ranges Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 2 15.00000 INFINITY 7.500000 3 24.00000 6.000000 6.000000 4 5.000000 1.000000 1.000000 由灵敏度分析可知：3的解决方案：2-1 运筹学 实验报告 姓名： 学号： 班级： 相关问题说明： 一、实验性质和教学目的 本实验是运筹学课安排的上机操作实验。 目的在于了解、熟悉计算机Lingo软件在运筹学模型求解中的作用，激发学习兴趣，提高学习效果，增强自身的动手能力，提高实际应用能力。 二、实验基本要求 要求学生： 1. 实验前认真做好理论准备，仔细阅读实验指导书； 2. 遵从教师指导，认真完成实验任务，按时按质提交实验报告。 三、主要参考资料 1．LINGO软件 2. LINGO8.0及其在环境系统优化中的应用，大学，2005 3. 优化建模与LINDO/LINGO软件，清华大学，2005 4．运筹学编写组主编，运筹学（修订版），清华大学，1990 5．蓝伯雄主编，管理数学（下）—运筹学，清华大学，1997 6．胡运权主编，运筹学习题集（修订版），清华大学，1995 7．胡运权主编，运筹学教程（第二版），清华大学，2003 实验容 1、线性规划问题： ????? ? ?≥≤+≤+≤++=0 ,13119241171289..68max 2121212121x x x x x x x x t s x x z (1) 给出原始代码；(2) 计算结果(包括灵敏度分析，求解结果粘贴)； (3) 回答下列问题(手写)： a ) 最优解及最优目标函数值是多少； b ) 资源的对偶价格各为多少，并说明对偶价格的含义； c ) 为了使目标函数值增加最多，让你选择一个约束条件，将它的常数项增加一个单位，你将选择哪一个约束条件？这时目标函数值将是多少？ d ) 对x 2的目标函数系数进行灵敏度分析； e ) 对第2个约束的约束右端项进行灵敏度分析； f ) 结合本题的结果解释“Reduced Cost ”的含义。 对偶价格就是说 约束方程右端变量增加1对目标函数值的影响 答案： （1）代码 max =8*x1+6*x2; 9*x1+8*x2<=12; 7*x1+11*x2<=24; 9*x1+11*x2<=13; x1>=0; x2>=0; （2）计算结果 Global optimal solution found. Objective value: 10.66667 Total solver iterations: 2 Variable Value Reduced Cost X1 1.333333 0.000000 X2 0.000000 1.111111 Row Slack or Surplus Dual Price 1 10.66667 1.000000 2 0.000000 0.8888889 3 14.66667 0.000000 4 1.000000 0.000000 MATLAB程序设计与应用（第二版）实验参考答案 %实验一MATLAB运算基础 %第一题 %（1） z1=2*sin(85*pi/180)/(1+exp(2)) %（2） x=[2,1+2i;-0.45,5]; z2=0.5*log(x+sqrt(1+x.^2)) %(3) a=-3.0:0.1:3.0; z3=(exp(0.3*a)-exp(-0.3*a))/2.*sin(a+0.3)+log((0.3+a)/2) %(4) t=0:0.5:2.5; z4=t.^2.*(t>=0&t<1)+(t.^2-1).*(t>=1&t<2)+(t.^2-2*t+1).*(t>=2&t<3) %第二题 A=[12 34 -4;34 7 87;3 65 7]; B=[1 3 -1;2 0 3;3 -2 7]; A+6*B A-B+eye(size(A)) A*B A.*B A^3 A.^3 A/B B\A [A,B] [A([1,3],:);B^2] %第三题 A=[1 2 3 4 5;6 7 8 9 10;11 12 13 14 15;16 17 18 19 20;21 22 23 24 25] B=[3 0 16;17 -6 9;0 23 -4;9 7 0;4 13 11] C=A*B F=size(C) D=C(F(1)-2:F(1),F(2)-1:F(2)) whos %第四题 %(1): A=100:999; B=rem(A,21); C=length(find(B==0)) %(2): A='lsdhKSDLKklsdkl'; k=find(A>='A'&A<='Z'); A(k)=[] %实验二MATLAB矩阵分析与处理 %第一题 E=eye(3); R=rand(3,2); O=zeros(2,3); S=diag([2,3]); A=[E,R;O,S]; A^2 B=[E,(R+R*S);O,S^2] %第二题 H=hilb(5) P=pascal(5) Hh=det(H) Hp=det(P) Th=cond(H) Tp=cond(P) %第三题: A=fix(10*rand(5)) H=det(A) Trace=trace(A) Rank=rank(A) Norm=norm(A) %第四题: A=[-29,6,18;20,5,12;-8,8,5] [V,D]=eig(A) %数学意义略 %第五题方法一: %(1): A=[1/2,1/3,1/4;1/3,1/4,1/5;1/4,1/5,1/6]; b=[0.95,0.67,0.52]'; x=inv(A)*b %(2): B=[0.95,0.67,0.53]'; x=inv(A)*B %(3): cond(A) %第五题方法二: A=hilb(4) A(:,1)=[] A(4,:)=[] B=[0.95,0.67,0.52]'; 实验二 美沙拉嗪的制备 1. 如何控制硝化反应条件？硝基还可以采用哪些还原方法？并加以比较。 温度的控制、搅拌速度的控制、混酸滴加的速度 方法：催化氢化法、水合肼还原、氢化铝锂还原 催化氢化：干净、方便、成本高；水合肼还原：产率高、后处理方便、还原反应较为剧烈、水合肼碱性较强；氢化铝锂还原：还原能力强、易爆炸，不安全 2. 硝化反应时产生的气体是什么？是否有毒？除了使用排风系统外，还有什么方法能除 去？ NO 、NO 2等氮氧化物 有毒溶液吸收法；氧化吸收法；利用活性炭、分子筛或硅胶吸附 3. 硝基还原反应时，除了用铁作还原剂外还能用什么试剂作为还原剂？ 氢气、水合肼、氢化铝锂、锡 4. 保险粉和亚硫酸氢钠的作用分别是什么？ 防氧化 5. 保险粉又称连二亚硫酸钠，使用它时需要注意什么？ 由于保险粉易燃、易爆，与水分解，与空气氧化分解，在使用过程中需要防止明火，无水操作，少于空气接触。 6. 此反应中活性炭起什么作用？ 脱色 实验三 对氨基苯甲酸乙酯（苯佐卡因）的制备 1. 写出制备苯佐卡因的实验原理。 CH 3 2 + (CH 3CO)2O CH 3 3 +CH 3COOH CH 3 NHCOCH 3+ 2KMnO 4 +H 2O COOH NHCOCH 3+MnO 2+2KOH +H 2O COOH NHCOCH 3 +CH 3CH 2OH 24 COOCH 2CH 3 3 +CH 3COOH 2.在反应过程中高锰酸钾为什么要分批加入？ 避免氧化剂浓度过高，破坏产物，并且使反应在比较温和的条件下进行，提高反应收率。 3.如何选择重结晶时的溶剂？ （1）所选溶剂不与被提纯物质起化学反应 （2）在较高温度时能溶解大量的被提纯物质；而在室温或更低温度时，只能溶解很少量的该种物质。使被提纯物质热易溶，冷难溶。 （3）对杂质的溶解非常大或者非常小（前一种情况是使杂质留在母液中不随被提纯物晶体一同析出；后一种情况是使杂质在热过滤时被滤去） （4）容易挥发（溶剂的沸点较低），易与结晶分离除去 （5）能给出较好的晶体 （6）无毒或毒性很小，便于操作 （7）价廉易得，回收率高 （8）适当时候可以选用混合溶剂 4.在第二步中为何加入稀硫酸酸化后就会析出固体？ 因为之前反应后形成的是对乙酰氨基苯甲酸钠，水溶性较好，但是加入稀硫酸酸化后，变成了对乙酰氨基苯甲酸，水溶性较差，从而使其析出得到需要的中间体产物。 5.在每步中为何要趁热抽滤？ 在温度较高时，物质在溶剂中的溶解度较大，趁热过滤防止产物析出，影响其纯度和产量。 6.通过苯佐卡因的合成实验，请写出氨基的保护和脱保护方法（至少举一例）。 烷氧羰基类氨基保护基（叔丁氧羰基） 烷氧羰基类氨基保护基的脱去（叔丁氧羰基）：一般在酸性条件下如HCl/EtOAc组合。lingo实验报告材料
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