lingo解非线性规划.ppt
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1、LP QP NLP IP 全局优化(选)ILP IQP INLP,LINGO软件的求解过程,LINGO预处理程序,线性优化求解程序,非线性优化求解程序,分枝定界管理程序,1.确定常数2.识别类型,1.单纯形算法2.内点算法(选),1、顺序线性规划法(SLP)2、广义既约梯度法(GRG)(选)3、多点搜索(Multistart)(选),三、LINGO软件的基本使用方法,1、Lingo入门2、在Lingo中使用集合3、运算符和函数4、Lingo的主要菜单命令,1、Lingo入门,LINGO的界面,LINGO软件的主窗口(用户界面),所有其他窗口都在这个窗口之内。,模型窗口(Model Window
2、),用于输入LINGO优化模型(即LINGO程序)。,状态行(最左边显示“Ready”,表示“准备就绪”),当前时间,当前光标的位置,简单程序举例:,Lindo程序:max 2x+3yst4x+3y103x+5y12end,Lingo 程序:MODEL:max=2*x+3*y;4*x+3*y10;3*x+5*y12;end,请大家仔细区分它们的不同。,求z=2x+3y在约束条件4x+3y=10,3x+5y=12下的最大值,这是lingo程序最基本的格式之一,在lingo模型窗口中输入右框中的程序,并保存为LG4 格式文件,这是LINGO格式的模型文件,保存了模型窗口中所能够看到的所有文本和其他
3、对象及其格式信息;,在LINGO中使用LINDO模型,运行程序:点“LINGO菜单Solve 命令”或 按ctrl+s运行 或 用鼠标点,在LINGO中使用LINDO模型,运行状态窗口,求解器(求解程序)状态框,当前解的状态:Global Optimum,Local Optimum,Feasible,Infeasible“(不可行),Unbounded“(无界),Interrupted“(中断),Undetermined“(未确定),解的目标函数值,运行程序的LINGO报告窗口(如下图),在LINGO中使用LINDO模型,注:LINGO不询问是否进行敏感性分析,敏感性分析需要将来通过修改系统选
4、项启动敏感性分析后,再调用“REPORT|RANGE”菜单命令来实现。现在同样可以把模型和结果报告保存在文件中。,一个简单的LINGO程序,例 直接用LINGO来解如下二次规划问题:,输入窗口如下:,程序语句输入的备注:,max=98*x1+277*x2-x12-0.3*x1*x2-2*x22;LINGO总是根据“MAX=”或“MIN=”寻找目标函数。gin(x1);gin(x2);限定变量取整数值的语句为“GIN(X1)”和“GIN(X2)”LINGO中函数一律需要以“”开头。BIN(x)限定变量x为0/1变量函数FREE(x)设定变量x的取值范围为实数。注意:如果0/1变量的个数很多,还可
5、以采用循环语句设定。,选择全局求解的方法:点 Lindo菜单optionsGlobal Solver,在use Global Solver前打钩。点 save,应用,ok.然后运行这个程序,输出结果:,最优整数解X=(35,65),最大利润=11077.5,一个简单的LINGO程序,LINGO的基本用法的几点注意事项,LINGO中不区分大小写字母;变量和行名可以超过8个字符,但不能超过32个字符,且必须以字母开头。用LINGO解优化模型时已假定所有变量非负(除非用限定变量取值范围的函数free或sub或slb另行说明)。变量可以放在约束条件的右端(同时数字也可放在约束条件的左端)。但为了提高L
6、INGO求解时的效率,应尽可能采用线性表达式定义目标和约束(如果可能的话)。语句是组成LINGO模型的基本单位,每个语句都以分号结尾,编写程序时应注意模型的可读性。例如:一行只写一个语句,按照语句之间的嵌套关系对语句安排适当的缩进,增强层次感。以感叹号开始的是说明语句(说明语句也需要以分号结束))。,课堂练习:求解下列模型,二、集合的基本用法和LINGO模型的基本要素,理解LINGO建模语言最重要的是理解集合(Set)及其属性(Attribute)的概念。,例 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
7、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?,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。,第一季度 第二季度 第三季度 第四季度DEM:需求量(为已知)40 60 75 25RP:正常生产的产量 OP:加班生产的产量 INV:库存量,总费用:四个季度的(生产费用+加班费用+库存费用),设,问题的模型(可以看出是LP模型
8、),目标函数是所有费用的和,约束条件主要有两个:,1)能力限制:,2)产品数量的平衡方程:,加上变量的非负约束,正常生产的产量,加班产量,库存量,注:LINDO中没有数组,只能对每个季度分别定义变量,如正常产量就要有RP1,RP2,RP3,RP4 4个变量等。写起来就比较麻烦,尤其是更多(如1000个季度)的时候。记四个季度组成的集合QUARTERS=1,2,3,4,它们就是上面数组的下标集合,而数组DEM,RP,OP,INV对集合QUARTERS中的每个元素1,2,3,4分别对应于一个值。LINGO正是充分利用了这种数组及其下标的关系,引入了“集合”及其“属性”的概念,把QUARTERS=1
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- lingo 非线性 规划