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1、Lingo超經(jīng)典案例大全LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的縮寫(xiě),即“交互式的線性和通用優(yōu)化求解器”。Lingo超強(qiáng)的優(yōu)化計(jì)算能力在很多方面(線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、線性整數(shù)規(guī)劃、非線性整數(shù)規(guī)劃、非線性混合規(guī)劃、二次規(guī)劃等)比matlab、maple等強(qiáng)得多,Lingo編程簡(jiǎn)潔明了,數(shù)學(xué)模型不用做大的改動(dòng)(或者不用改動(dòng))便可以直接采用Lingo語(yǔ)言編程,十分直觀。Lingo模型由4個(gè)段構(gòu)成:(1)集合段(sets endsets);(2)數(shù)據(jù)段(data enddata); (3)初始
2、段(init endinit);(4)目標(biāo)與約束段。Lingo的五大優(yōu)點(diǎn):1. 對(duì)大規(guī)模數(shù)學(xué)規(guī)劃,LINGO語(yǔ)言所建模型較簡(jiǎn)潔,語(yǔ)句不多;2. 模型易于擴(kuò)展,因?yàn)镕OR、SUM等語(yǔ)句并沒(méi)有指定循環(huán)或求和的上下限,如果在集合定義部分增加集合成員的個(gè)數(shù),則循環(huán)或求和自然擴(kuò)展,不需要改動(dòng)目標(biāo)函數(shù)和約束條件;3. 數(shù)據(jù)初始化部分與其它部分語(yǔ)句分開(kāi),對(duì)同一模型用不同數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算時(shí),只需改動(dòng)數(shù)據(jù)部分即可,其它語(yǔ)句不變;4. “集合”是LINGO有特色的概念,它把實(shí)際問(wèn)題中的事物與數(shù)學(xué)變量及常量聯(lián)系起來(lái),是實(shí)際問(wèn)題到數(shù)學(xué)量的抽象,它比C語(yǔ)言中的數(shù)組用途更為廣泛。 5. 使用了集合以及FOR、SUM等
3、集合操作函數(shù)以后可以用簡(jiǎn)潔的語(yǔ)句表達(dá)出常見(jiàn)的規(guī)劃模型中的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,即使模型有大量決策變量和大量數(shù)據(jù),組成模型的語(yǔ)句并不隨之增加 一、求解線性整數(shù)規(guī)劃、非線性整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題:1.線性整數(shù)規(guī)劃:model:max=x1+x2;x1+9/14*x2<=51/14;-2*x1+x2<=1/3;gin(x1);gin(x2);end求得x1=3,x2=1,最大值為4.運(yùn)用matlab求時(shí)可以發(fā)現(xiàn)有兩組解:x1=3,x2=1和x1=2,x2=2。通過(guò)驗(yàn)證也可知這兩組解均滿足。Lingo的一個(gè)缺陷是:每次只能輸出最優(yōu)解中的一個(gè)(有時(shí)不只一個(gè))。那么,怎樣求得其他解呢?一個(gè)辦法是
4、將求得的解作為約束條件,約束x1不等于3,x2不等于1,再求解。如下:model:max=x1+x2;x1+9/14*x2<=51/14;-2*x1+x2<=1/3;gin(x1);gin(x2);abs(x1-3)>0.001;abs(x2-1)>0.001;end求得x1=2,x2=2.若再次排除這組解,發(fā)現(xiàn)Lingo解不出第三組解了,這時(shí)我們可以斷定:此優(yōu)化模型有兩組解:x1=3,x2=1和x1=2,x2=2.求解模型時(shí)需注意:Lingo中,默認(rèn)變量均為非負(fù);輸出的解可能是最優(yōu)解中的一組,要判斷、檢驗(yàn)是否還有其他解(根據(jù)具體問(wèn)題的解的情況或用排除已知最優(yōu)解的約束條
5、件法)。2、非線性整數(shù)規(guī)劃:model:sets:row/1.4/:b;col/1.5/:c1,c2,x;link(row,col):a;endsetsdata:c1=1,1,3,4,2;c2=-8,-2,-3,-1,-2;a=1 1 1 1 11 2 2 1 62 1 6 0 00 0 1 1 5;b=400,800,200,200;enddata max=sum(col:c1*x2+c2*x);for(row(i):sum(col(j):a(i,j)*x(j)<b(i);for(col:gin(x);for(col:bnd(0
6、,x,99);End求得:x1=50,x2=99,x3=0,x4=99,x5=20.最大值為51568。這里,我們看不出是否還有其他解,需要將已知的最優(yōu)解排除掉。利用1的方法分別可得到其他解:x1=48,x2=98,x3=1,x4=98,x5=19.最大值為50330。x1=45,x2=97,x3=2,x4=97,x5=18.最大值為49037。x1=43,x2=96,x3=3,x4=96,x5=17.最大值為47859。x1=40,x2=95,x3=4,x4=95,x5=16.最大值為46636。.發(fā)現(xiàn)x1,x2,x4,x5均單調(diào)減少,x3單調(diào)增加。最大值越來(lái)越小??梢院?jiǎn)單判斷第一組為最優(yōu)的
7、。當(dāng)然,能夠一一檢驗(yàn)最好。 二、最優(yōu)選擇問(wèn)題某鉆井隊(duì)要從10個(gè)可供選擇的井位中確定5個(gè)鉆井探油,使總的鉆探費(fèi)用為最小。若10個(gè)井位的代號(hào)為s1,s2,.,s10,相應(yīng)的鉆探費(fèi)用c1,c2,.,c10為5,8,10,6,9,5,7,6,10,8.并且井位選擇上要滿足下列限制條件:(1) 或選擇s1和s7,或選擇鉆探s9;(2) 選擇了s3或s4就不能選s5,或反過(guò)來(lái)也一樣;(3) 在s5,s6,s7,s8中最多只能選兩個(gè).試建立這個(gè)問(wèn)題的整數(shù)規(guī)劃模型,確定選擇的井位。取0-1變量s_i,若s_i=1,則表示選取第i個(gè)井,若s_i=0,則表示不選取第i個(gè)井。建立數(shù)學(xué)模型如下:model:
8、sets:variables/1.10/:s,cost;endsetsdata:cost=5 8 10 6 9 5 7 6 10 8;enddatamin=sum(variables:cost*s);(s(1)+s(7)-2)*(s(9)-1)=0;s(3)*s(5)+s(4)*s(5)=0;sum(variables(i)|i#ge#5#and#i#le#8:s(i)<=2;sum(variables:s)=5;for(variables:bin(s);end求得: &
9、#160; Total solver iterations: 26 Variable
10、60; Value Reduced Cost S( 1)
11、; 1.000000 -4.000000 S( 2) &
12、#160; 1.000000 0.000000 S( 3)
13、0; 0.000000 2.000000 S( 4) &
14、#160; 1.000000 -2.000000 S( 5)
15、60;0.000000 0.000000 S( 6)
16、1.000000 -1.000000 S( 7) 1.000000
17、 0.000000 S( 8) 0.000000
18、60; 0.000000 S( 9) 0.000000
19、 2.000000 S( 10) 0.000000
20、160; 0.000000 Objective value: 31.00000即選擇井S1,S2,S4,S6,S7以達(dá)到最小費(fèi)用31. 三、
21、路徑和最短問(wèn)題:設(shè)平面上有N個(gè)點(diǎn),求一點(diǎn),使得這個(gè)點(diǎn)到所有點(diǎn)距離之和最小。這里,取N=8。數(shù)據(jù)點(diǎn)是15的隨機(jī)數(shù)。Lingo:model:sets:position/1.8/:x,y;ab/1/:a,b;endsetsdata:text('E:matlab7.0workdata.txt')=x,y;!讀入到matlab的工作空間中;text('E:matlab7.0workdata1.txt')=a,b;enddatax(1)=1+4*rand(0.12345);y(1)=1+4*rand(0.25);for(position(i)|i#ge#2:x(i)=1+4
22、*rand(x(i-1);!隨機(jī)產(chǎn)生15中的8個(gè)點(diǎn);for(position(i)|i#ge#2:y(i)=1+4*rand(y(i-1);objmin=sum(position(i):sqrt(x(i)-a(1)2+(y(i)-b(1)2);!目標(biāo)函數(shù);bnd(1,a(1),5);bnd(1,b(1),5);endmatlab:clear;clc;close all;load('data.txt');load('data1.txt');hold on;plot(data1(1),data1(2),'o','MarkerSize'
23、,15,'MarkerFaceColor','r');plot(data(:,1),data(:,2),'or','MarkerSize',15,'MarkerFaceColor','b');set(gcf,'Color','w');set(gca,'FontSize',16)grid off;data1=repmat(data1,8,1);P=data1(:,1)'data(:,1)'Q=data1(:,2)'data(:,2
24、)'plot(P,Q,'g','LineWidth',2);xlabel('x');ylabel('y');title('Solving the problem of the minimun distance of tne sum of all the blue points towards the being known red point.');gtext('The minimun distance is ',num2str(10.2685),'.','FontS
25、ize',16,'Color','r');三、運(yùn)輸+選址問(wèn)題: 某公司有6個(gè)建筑工地,位置坐標(biāo)為(ai, bi) (單位:公里),水泥日用量di (單位:噸)i 1 2 3
26、 4 5 6a 1.25 8.75 0.5
27、60; 5.75 3 7.25b 1.25 0.75 4.75
28、; 5 6.5 7.75d 3 5
29、 4 7 6 11(1)現(xiàn)有2料場(chǎng),位于A (5, 1), B (2, 7),記(xj,yj),j=1,2,
30、60;日儲(chǔ)量ej各有20噸。假設(shè)料場(chǎng)和工地之間有直線道路,制定每天的供應(yīng)計(jì)劃,即從A, B兩料場(chǎng)分別向各工地運(yùn)送多少噸水泥,使總的噸公里數(shù)最小。取決策變量c_ij表示i工地從j料場(chǎng)運(yùn)來(lái)的水泥量。模型(線性模型)為:model:sets:demand/1.6/:a,b,d;supply/1.2/:x,y,e;link(demand,supply):c;endsetsdata:a=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25;b=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75;d=3 5 4 7 6 11;x=5 2;y=1 7;e=20 20;enddataobjmin=sum(lin
31、k(i,j):c(i,j)*sqrt(a(i)-x(j)2+(b(i)-y(j)2);!目標(biāo)函數(shù);for(demand(i):sum(supply(j):c(i,j)=d(i);for(supply(j):sum(demand(i):c(i,j)<=e(j);end求得:C( 1, 1) 3.000000 C( 1, 2)
32、; 0.000000 C( 2, 1) 5.000000 C( 2, 2) 0.0
33、00000 C( 3, 1) 0.000000 C( 3, 2) 4.000000
34、; C( 4, 1) 7.000000 &
35、#160; C( 4, 2) 0.000000
36、60; C( 5, 1) 0.000000
37、; C( 5, 2) 6.000000 C( 6, 1)
38、; 1.000000 C( 6, 2) 10.00000
39、; Objective value: 136.2275(2) 改建兩個(gè)新料場(chǎng),需要確定新料場(chǎng)位置(xj,yj)和運(yùn)量cij ,在其它條件不變下使總噸公里數(shù)最小。模型一樣,未知量變?yōu)榱蠄?chǎng)位置(xj,yj)和運(yùn)量cij ,變?yōu)榉蔷€性優(yōu)化問(wèn)題。model:sets:demand/1.6/:a,b,d;supply/1.2/:x,y,e;link(demand,supply):c;endsetsdata:a=1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.2
40、5;b=1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75;d=3 5 4 7 6 11;e=20 20;enddatainit:x=5 2;y=1 7;endinitobjmin=sum(link(i,j):c(i,j)*sqrt(a(i)-x(j)2+(b(i)-y(j)2);!目標(biāo)函數(shù);for(demand(i):sum(supply(j):c(i,j)=d(i);for(supply(j):sum(demand(i):c(i,j)<=e(j);for(supply:free(x);free(y);end求得:C( 1, 1)
41、0; 3.000000 C( 1, 2) 0.000000
42、0; C( 2, 1) 0.000000
43、 C( 2, 2) 5.000000 C( 3, 1)
44、 4.000000 C( 3, 2)
45、160;0.000000 C( 4, 1) 7.000000
46、160; C( 4, 2) 0.000000
47、0; C( 5, 1) 6.000000
48、 C( 5, 2) 0.000000
49、160; C( 6, 1) 0.000000
50、0; C( 6, 2) 11.00000 (x1,y1)=(3.254884,5.652331) (x2,y2)=(7.250000,7.750000)Objective value: 85.26604四、路徑最短問(wèn)題:如上圖,求從S到T
51、的最短路徑。設(shè)d(x,y):城市x與城市y之間的直線距離;L(x):城市S到城市x的最優(yōu)行駛路線的路長(zhǎng)。模型為:min L(x)+d(x,y)L(S)=0 model:sets:city/S,A1,A2,A3,B1,B2,C1,C2,T/:L;road(city,city)/S,A1 S,A2 S,A3 A1,B1 A1,B2 A2,B1 A2,B2 A3,B1 A3,B2 B1,C1 B1,C2 B2,C1 B2,C2 C1,T C2,T/:d;endsetsdata:d=6 3 36 5 8 6 7 46 7 8 95 6;L=0,6,3,3,;enddatafor(city(j
52、)|j#gt#index(city,S):L(j)=min(road(i,j):L(i)+d(i,j);end求得最短路徑為20. 五、指派問(wèn)題(0-1規(guī)劃問(wèn)題):四個(gè)人完成4項(xiàng)任務(wù)所用的時(shí)間如下,問(wèn)如何指派任務(wù)使得完成所有任務(wù)的時(shí)間最短? 任務(wù) t1 t2 t3 t4人員m1
53、; 2 15 13 4 m2 10 4 14 15 m3
54、 9 14 16 13 m4 7 8 11
55、; 9 c_ij:表示第i個(gè)人完成第j項(xiàng)任務(wù)所用的時(shí)間;決策變量x_ij:若第i個(gè)人選擇第j項(xiàng)任務(wù)則x_ij=1;否則,x_ij=0;模型為:model:sets:task/1.4/:t;man/1.4/:m;link(man,task):c,x;endsetsdata:c=2 15 13 410 4 14 159 14 16 137 8 11 9;enddataobjmin=sum(link:c*x);for(task(j):sum(man(i):x(i,j)=1);for(man(i):sum(task(j):x(i,j)=1);for(link:bin(x);end求
56、得:最優(yōu)指派為:m1-t4,m2-t2,m3-t1,m4-t3最優(yōu)值為:28。 六、裝配線平衡模型(0-1規(guī)劃問(wèn)題)11 件任務(wù)(AK)分配到 4 個(gè)工作站(14),任務(wù)的優(yōu)先次序如下圖,每件任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間如下表。目標(biāo)是為每個(gè)工作站分配加工任務(wù),盡可能使每個(gè)工作站執(zhí)行相同的任務(wù)量,其最終裝配線周期最短。任務(wù) A B C D E F G H I J K時(shí)間
57、45 11 9 50 15 12 12 12 12 8 9 T(i):為完成第i項(xiàng)任務(wù)需要的時(shí)間。 SETS:TASK/ A B C D E F G H I J K/: T; !任務(wù)集合,有一個(gè)完成時(shí)間屬性 T;PRED( TASK, TASK)/ A,B B,C C,F C,G F,
58、J G,JJ,K D,E E,H E,I H,J I,J /; !任務(wù)之間的優(yōu)先關(guān)系集合(A 必須完成才能開(kāi)始 B,等等);STATION/1.4/; ! 工作站集合;TXS( TASK, STATION): X;! X 是派生集合 TXS 的一個(gè)屬性。如果 X(I,K)1,則表示第 I 個(gè)任務(wù)指派給第 K 個(gè)工作站完成;ENDSETSDATA:T
59、;= 45 11 9 50 15 12 12 12 12 8 9; !任務(wù) A B C D E F G H I J K 的完成時(shí)間;ENDDATAFOR( TASK( I): SUM( STATION( K): X( I, K) = 1); !每一個(gè)
60、作業(yè)必須指派到一個(gè)工作站;FOR( PRED( I, J): SUM( STATION( K): X(I, K)-SUM( STATION( K): X(J, K) )>=0) !對(duì)于每一個(gè)存在優(yōu)先關(guān)系的作業(yè)對(duì)(I,J)來(lái)說(shuō),I先J后安排;FOR( STATION( K):SUM( TXS( I, K): T( I) * X(
61、 I, K) <= CYCTIME); !對(duì)于每一個(gè)工作站來(lái)說(shuō),其花費(fèi)時(shí)間必須不大于裝配線周期;MIN = CYCTIME; !目標(biāo)函數(shù)是最小化轉(zhuǎn)配線周期;FOR( TXS: BIN( X); !指定 X(I,J) 為 0/1 變量;END 解得最短周期為50.分配情況為:A-1,B-3,C-4,D-2,E-3,F(xiàn)-4,G-4,H-3,I-3,J-4,K-4.七、選址問(wèn)題某海島上有12個(gè)主要的居民點(diǎn),每個(gè)居民點(diǎn)的位置(用
62、平面坐標(biāo)x,y表示,距離單位:km)和居住的人數(shù)(r)如下表所示。現(xiàn)在準(zhǔn)備在海島上建一個(gè)服務(wù)中心為居民提供各種服務(wù),那么服務(wù)中心應(yīng)該建在何處?x 0 8.20 0.50 5.70 0.77 2.87 4.43 2.58 0.72 9.76 3.19 5.55y 0 0.50 4.90 5.00 6.49 8.76 3.26 9.32 9.96 3.16 7.20 7.88r 600 1000 800 1400 1200 700 600 800 1000 1200 1000 1100設(shè)建在(a,b)處最合理。建立模型:MODEL:SETS:VAR/1.12/:X,Y,R;ENDSETSDATA:
63、X=0 8.20 0.50 5.70 0.77 2.87 4.43 2.58 0.72 9.76 3.19 5.55;Y=0 0.50 4.90 5.00 6.49 8.76 3.26 9.32 9.96 3.16 7.20 7.88;R=600 1000 800 1400 1200 700 600 800 1000 1200 1000 1100;ENDDATAMIN=SUM(VAR:SQRT(X-A)2+(Y-B)2)*R);END求得:(a,b)=(3.601028,6.514223),最小值為:44236.04。 八、婚配問(wèn)題:10對(duì)年齡相當(dāng)?shù)那嗄辏我庖粚?duì)男女青年配對(duì)的概率p
64、ij見(jiàn)下表。試給出一個(gè)配對(duì)方案,使總的配對(duì)概率最大。 w1 w2 w3 w4 w5
65、w6 w7 w8 w9 w10m1 0.5828 0.2091 0.4154 0.21
66、40 0.6833 0.4514 0.6085 0.0841 0.1210 0.2319m2 0.4235 0.3798 0.3050 0.6435 0.2126&
67、#160; 0.0439 0.0158 0.4544 0.4508 0.2393m3 0.5155 0.7833 0.8744 0.3200 0.8392 0.027
68、2 0.0164 0.4418 0.7159 0.0498m4 0.3340 0.6808 0.0150 0.9601 0.6288 0.3127 0.1
69、901 0.3533 0.8928 0.0784m5 0.4329 0.4611 0.7680 0.7266 0.1338 0.0129 0.5869 0
70、.1536 0.2731 0.6408m6 0.2259 0.5678 0.9708 0.4120 0.2071 0.3840 0.0576 0.6756
71、;0.2548 0.1909m7 0.5798 0.7942 0.9901 0.7446 0.6072 0.6831 0.3676 0.6992 0.8656 0.8439m8&
72、#160;0.7604 0.0592 0.7889 0.2679 0.6299 0.0928 0.6315 0.7275 0.2324 0.1739m9 0.5298
73、; 0.6029 0.4387 0.4399 0.3705 0.0353 0.7176 0.4784 0.8049 0.1708m10 0.6405 0.0503 &
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