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《Lingo的使用与编程.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、LINGO使用与编程技巧查找Edit
2、Find括号匹配Edit
3、MatchParenthesis显示解答LINGO
4、Solution行定位Edit
5、GoToLine模型求解LINGO
6、Solve模型图示LINGO
7、Picture选项设置LINGO
8、Options1/7/4.1(一)LINGO软件主界面File主菜单输出不同格式文件输入LINDO模型文件2/7/4.1Edit主菜单3/7/4.1编写模型时,输入函数特殊粘贴,用于数据接口数据接口时链接对象数据接口时插入对象Edit
9、PasteFunction子菜单4/7/4.1编写模型时,用于输入函数不同的函数类型变量范围
10、函数LINGO系统主菜单5/7/4.1显示LINDO格式模型调整LINGO选项卡内容按LINDO模型展开线性规划敏感性分析显示模型求解结果用于LINGO模型求解LINGO
11、Generate子菜单6/7/4.1按LINDO模型格式展开LINGO模型文件并显示结果不显示LINDO模型格式,只显示结果Window主菜单7/7/4.1显示模型求解结果状态窗口调整显示模型窗口调整模型窗口,按瀑布形式排列将当前窗口后置作业：某百货公司去外地采购A，B，C，D四种规格的服装，数量分别为A——1500套，B——2000套，C——3000套，D——3500套，有3个城市可供应上述规格服装
12、，由于其他条件的限制，各城市供应总数确定为城市Ⅰ——2500套，城市Ⅱ——2500套，城市Ⅲ——5000套，由于这些城市的服装进价及销售情况不同，预计售出后的利润（元∕套）也不同，详见下表。试利用求解运输问题的方法帮助该公司确定一个预期赢利最大的采购方案。城市ABCDⅠ10567Ⅱ8276Ⅲ9348进价ABCD1551510售价解：模型建立设A，B，C，D四种规格的服装采购数量分别为dii=1,2,3,4;其销售价格分别为pii=1,2,3,4;三个城市供应总数分别为gjj=1,2,3;四种规格的服装从三个城市的进价分别为cij(i种服装从j城市的进价）决策变量：xij
13、(i种服装从j城市的采购数量）model:sets:format/1..4/:d,p;city/1..3/:g;link(format,city):c,x;endsetsdata:d=1500200030003500;g=250025005000;c=1056782769348;p=1551510;enddatamax=@sum(format:p*d)-@sum(link:c*x);@for(format(i):@sum(city(j):x(i,j))=d(i));@for(city(j):@sum(format(i):x(i,j))<=g(j));@for(link:
14、@gin(x));end模型求解Globaloptimalsolutionfound.Objectivevalue:65500.00Objectivebound:65500.00Infeasibilities:0.000000Extendedsolversteps:0Totalsolveriterations:9VariableValueReducedCostD(1)1500.0000.000000D(2)2000.0000.000000D(3)3000.0000.000000D(4)3500.0000.000000P(1)15.000000.000000P(2)5.0
15、000000.000000P(3)15.000000.000000P(4)10.000000.000000G(1)2500.0000.000000G(2)2500.0000.000000G(3)5000.0000.000000C(1,1)10.000000.000000C(1,2)5.0000000.000000C(1,3)6.0000000.000000C(2,1)7.0000000.000000C(2,2)8.0000000.000000C(2,3)2.0000000.000000C(3,1)7.0000000.000000C(3,2)6.0000000.00000
16、0C(3,3)9.0000000.000000C(4,1)3.0000000.000000C(4,2)4.0000000.000000C(4,3)8.0000000.000000X(1,1)0.00000010.00000X(1,2)0.0000005.000000X(1,3)1500.0006.000000X(2,1)0.0000007.000000X(2,2)0.0000008.000000X(2,3)2000.0002.000000X(3,1)0.0000007.000000X(3,2)1500.0006.000000X(3,3)1
