优化模型 LINDO/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 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)
优化模型 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103)
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10 3)
优化模型 需要掌握的几个重要方面 1、 LINDO 正确阅读求解报告(尤其要掌握敏感性分析) 2、 LINGO 掌握集合(SETS)的应用 正确阅读求解报告; 正确理解求解状态窗口; 学会设置基本的求解选项 OPTIONS); 掌握与外部文件的基本接口方法
需要掌握的几个重要方面 1、LINDO: 正确阅读求解报告（尤其要掌握敏感性分析） 2、LINGO： 掌握集合(SETS)的应用； 正确阅读求解报告； 正确理解求解状态窗口； 学会设置基本的求解选项(OPTIONS) ； 掌握与外部文件的基本接口方法
优化模型 例1加工奶制品的生产计划 1桶 12小时 3公斤A1获利24元/公斤 牛奶或 8小时4公厅A2 获利16元/公斤 2 每天:50桶牛奶时间480小时至多加工100公斤A1 制订生产计划,使每天获利最大 35元可买到1桶牛奶,买吗?若买,每天最多买多少? 可聘用临时工人,付出的工资最多是每小时几元? °A1的获利增加到30元/公斤,应否改变生产计划?
例1 加工奶制品的生产计划 1桶 牛奶 3公斤A1 12小时 8小时 4公斤A2 或 获利24元/公斤 获利16元/公斤 50桶牛奶 时间480小时 至多加工100公斤A1 制订生产计划，使每天获利最大 • 35元可买到1桶牛奶，买吗？若买，每天最多买多少? • 可聘用临时工人，付出的工资最多是每小时几元? • A1的获利增加到 30元/公斤，应否改变生产计划？ 每天：
优化模型 牛奶或/12小时3公厅A 1桶 获利24元/公斤 8小时 4公斤A2获利16元/公斤 每天50桶牛奶时间480小时至多加工100公斤A1 决策变量x1桶牛奶生产A1x2桶牛奶生产A2 目标函数获利24×3x1获利16×4x2 每天获利Mxz=72x1+64x2 线性 原料供应 x1+x2≤50 规划 约束条件劳动时间12xX+8x2≤480模型 加工能力 3x,<100 (LP) 非负约束 x1,x2≥0
1桶 牛奶 3公斤A1 12小时 8小时 4公斤A2 或 获利24元/公斤 获利16元/公斤 x1桶牛奶生产A1 x2桶牛奶生产A2 获利 24×3x1 获利 16×4 x2 原料供应 50 x1 x2 劳动时间 12x1 8x2 480 加工能力 3 100 x1 决策变量 目标函数 1 2 每天获利 Max z 72x 64x 约束条件 非负约束 x1 , x2 0 线性 规划 模型 (LP) 时间480小时 至多加工100公斤A1 每天 50桶牛奶