(数学模型 LNDO公司软件产品简要介绍 美国芝加哥 Chicago)大学的 Linus Schrage教授于1980 年前后开发,后来成立LNDO系统公司( LINDO SystemsInc.),网址:htt:/www.lindo.com LINDO: Linear INteractive and Discrete Optimizer (V6.1) LINGO: Linear INteractive General Optimizer (v9.0) LINDO API: LINDO Application Programming Interface(V3.0) What's Best! : (SpreadSheet e.g. EXCEL) (V8.0) 演示(试用)版、学生版、高级版、超级版、工业版、 扩展版…(求解问题规模和选件不同)
LINDO 公司软件产品简要介绍 美国芝加哥(Chicago)大学的Linus Schrage教授于1980 年前后开发, 后来成立 LINDO系统公司（LINDO Systems Inc.）， 网址：http://www.lindo.com LINDO: Linear INteractive and Discrete Optimizer (V6.1) LINGO: Linear INteractive General Optimizer (V9.0) LINDO API: LINDO Application Programming Interface (V3.0) What’s Best!: (SpreadSheet e.g. EXCEL) (V8.0) 演示(试用)版、学生版、高级版、超级版、工业版、 扩展版… （求解问题规模和选件不同）
(数学模型 LNDO和NGO软件能求解的优化模型 优化模型 连续优化 整数规划(P 线性规划二次规划|非线性规划 OP NLP LINDO LINGO
LINDO和LINGO软件能求解的优化模型 LINDO LINGO 优化模型 线性规划 (LP) 非线性规划 (NLP) 二次规划 (QP) 连续优化 整数规划(IP)
(数学模丝) L| NDO/LINGO软件的求解过程 1.确定常数〈 LINDO/LINGO预处理程序 2.识别类型LP/QP NLP IP 全局优化(选) 分枝定界管理程序 ILP IQP INLP 线性优化求解程序非线性优化求解程序 1.单纯形算法 1、顺序线性规划法(SLP) 2、广义既约梯度法(GRG)(选) 2.内点算法(选) 3、多点搜索( Multistart)(选)
LP QP NLP IP 全局优化(选) ILP IQP INLP LINDO/LINGO软件的求解过程 LINDO/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)
(数学模型 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(如x<5改为x<5y) 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(如小于10
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 （如x/y <5 改为x<5y） 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 (如小于103 )
(数学模型 3. LINGO软件的使用简介
3. LINGO软件的使用简介