LINGO软件简介
lingo引用excel中的矩阵
lingo引用excel中的矩阵摘要：一、Lingo 软件介绍1.Lingo 软件的基本概念2.Lingo 软件的主要功能和应用领域二、Excel 中的矩阵使用1.Excel 中矩阵的基本概念2.Excel 中矩阵的创建与编辑3.Excel 中矩阵的数据类型与格式三、Lingo 引用Excel 中的矩阵1.Lingo 与Excel 的数据交互2.如何在Lingo 中引用Excel 中的矩阵3.Lingo 引用Excel 矩阵的优势与注意事项四、结论1.Lingo 引用Excel 矩阵的实际应用案例2.Lingo 与Excel 矩阵结合的前景与展望正文：一、Lingo 软件介绍Lingo 是一款专业的数学建模与优化软件，广泛应用于运筹学、统计学、经济学等多个领域。
Lingo 可以帮助用户解决复杂的数学问题，例如线性规划、整数规划、动态规划等。
通过Lingo 软件，用户可以快速地构建数学模型，并对模型进行求解和分析。
二、Excel 中的矩阵使用矩阵是数学中的一个重要概念，它是一个按照长方形阵列排列的复数或实数集合。
在Excel 中，用户可以通过创建公式和函数来创建和编辑矩阵。
Excel 提供了丰富的矩阵操作功能，例如矩阵的相加、相减、相乘、求逆等。
此外，Excel 还可以对矩阵进行数据透视表、图表等可视化操作。
三、Lingo 引用Excel 中的矩阵Lingo 软件可以与Excel 进行数据交互，用户可以在Lingo 中直接引用Excel 中的矩阵。
具体操作方法如下：1.在Excel 中创建或编辑矩阵2.将Excel 文件中的矩阵复制到Lingo 软件中3.在Lingo 中使用矩阵进行建模和求解通过这种方法，用户可以充分利用Excel 的矩阵编辑功能，同时利用Lingo 软件强大的数学建模和求解能力。
这种组合可以大大提高用户的工作效率和建模效果。
四、结论Lingo 引用Excel 矩阵的实际应用案例非常丰富，例如在供应链管理、物流配送、生产调度等领域。
Lingo软件学习
算术运算符是针对数值进行操作的。LINGO提供了5种二元运算符： ＾ 乘方 ﹡ 乘 ／ 除 ﹢ 加 ﹣ 减 LINGO唯一的一元算术运算符是取反函数“﹣”
LINGO具有９种逻辑运算符： #not# 否定该操作数的逻辑值，＃not＃是一个一元运算符 #eq# 若两个运算数相等，则为true；否则为flase #ne# 若两个运算符不相等，则为true；否则为flase #gt# 若左边的运算符严格大于右边的运算符，则为true；否则为flase #ge# 若左边的运算符大于或等于右边的运算符，则为true；否则为flase #lt# 若左边的运算符严格小于右边的运算符，则为true；否则为flase #le# 若左边的运算符小于或等于右边的运算符，则为true；否则为flase #and# 仅当两个参数都为true时，结果为true；否则为flase #or# 仅当两个参数都为false时，结果为false；否则为true
Lingo以Model:开头，以end结束，这两个语句单独成行
补充：关于与Excel中数据的链接
先将Excel中的数据复制到剪切板上，然后将光标置于要插入 数据的部位，再在lingo编辑菜单中选择选择性粘贴（Paste Special），注意粘贴与粘贴链接的区别！
四、Lingo中部分函数介绍
LINGO中的函数有基本元算符，数学函数，金融函数，变 量限定函数等，全部函数请参照Edit|paste funtion。
对例一结果的相关说明
例一运行后得到如下结果:
Global optimal solution found. Objective value: Total solver iterations: Variable X1 X2 Value 250.0000 100.0000 800.0000 2 Reduced Cost 0.000000 0.000000
Matlab编程 - 第六章 lingo软件基础
LINGO软件基础
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第六章 lingo软件简介 LINGO(linear interactive and general optimiuzer) 的基本含义是交互式的线性和离散化求解器。 最初是由芝加哥大学的Linus Schrage教授于1980年 开发的. 是主要用来求解优化问题的软件。 最大特色：允许优化问题中的决策变量为整数，即可 求解整数规划，而且执行速度快。
x2+2*x4+x5+3*x6>=20; x3+x5+2*x7>=15; @gin(x1);@gin(x2);@gin(x3); @gin(x4);@gin(x5);@gin(x6); @gin(x7);
x3 x5 2 x7 15,
xi 为整数
结论：按第1种模式切5根，第2种模式切5根，第5种 模式切15根，共需切割25根原料钢管。
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二、LINGO中集 集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。 每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征， 这些特征称为属性。 LINGO有两种类型的集：原始集和派生集。 原始集是由一些最基本的对象组成的。 派生集是用一个或多个其它集来定义的。
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1.定义原始集 sets: setname/member_list /:attribute_list; endsets
Feasible solution found. Total solver iterations: Variable I1 I2
0 Value 2.000000 3.000000
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4.集循环函数：@for， @sum, @max, @min 用法：(1) @for(setname: expression_list) 对集合setnane的每个元素独立生成expression_list。 (2) @for(setname(i)|logical_condition:expression_list) 对集合setnane中满足logical_condition的成员独立生成 expression_list。 data: 如： x=3,8,5,7,6,-2; sets: enddata niu/1..6/:x,y,z; @ for(niu:y=x^2+2); endsets @for(niu(i)|i#le#3:z(i)=x(i)-3); @for(niu(i)|i#gt#3:z(i)=x(i)^2-2);
运筹学软件(LINGO)简介
目标与约束段
对于产品数量的平衡方程而言， 由于下标I=1时的约束关系 与I=2,3,4时有所区别(因为定义的变量INV是不包含INV(0)), 因 此把I=1的约束关系单独写出“INV(1)=10+RP(1)+OP(1)-DEM(1);”, 而对I=2,3,4对应的约束, 增加了一个逻辑表达式来刻划: @FOR(QUARTERS(I)|I#GT#1: INV(I)=INV(I-1)+RP(I)+OP(I)-DEM(I););
② 变量定界函数 @GIN(X): @BIN(X): @FREE(X): 限制X为整数. 限制X为0或1. 取消对X的符号限制.
@BND(L,X,U): 限制 L ≤ X ≤ U .
注: 有关其它函数的介绍, 请参考LINGO的帮助文件.
4、运算符说明 ① 运算符 算数运算符: +(加法), -(减法或负号), *(乘法), /(除法), ^(求幂). 关系运算符: <(即<=,小于等于）, >(即>=,大于等于）. 注:优化模型中的约束一般没有严格小于、严格大于关系. =(等于),
逻辑运算符: #AND#(与), #EQ#(等于), #OR#(或), #NE#(不等于), #NOT#(非); #GT#(大于).
#GE#(大于等于), #LT#(小于),#LE#(小于等于).
注: 逻辑运算的结果为“真”(TRUE)和“假”(FALSE), LINGO 中用数字1代表TRUE, 其它值都是FALSE.
2、状态窗口说明（例1）
Variables(变量数量) Total(变量总数) Nonlinear(非线性变量) Integer(整数数量)
注:由于LINGO对中文操作系 统的兼容性不好, 所以有些 显示字符和单词被截掉了.
4-1 LINGO软件简介
Z=110万元 x1=70,x2=160,x3=120
一 LINGO软件 软件
简介 功能与界面 建立线性优化模型 结果分析 敏感性分析
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1.1 LINGO软件简介 软件简介
LINGO是Lindo Systems Inc 是 开发的用于求解线性和非线性 开发的用于求解线性和非线性 优化问题的简易工具 执行速度很快、输入方便、 执行速度很快、输入方便、 易于求解和分析数学规划问题。 易于求解和分析数学规划问题。 因此在数学、 因此在数学、科研和工业界得 到广泛应用。 到广泛应用。
定义一般整数的方法： 定义一般整数的方法： @GIN(x2); @GIN( variable_name); 最优解 x1=4, x2=1, z=29
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3.4 案例分析
某开发公司选择建造两房、三房和四房的住宅， 某开发公司选择建造两房、三房和四房的住宅，现 需要确定每种房型的数量，以获得利润最大。 需要确定每种房型的数量，以获得利润最大。 约束条件： 约束条件： 工程总预算不超过900万元 工程总预算不超过 万元 为使经济上可行，总单元数必须不少于350套 为使经济上可行，总单元数必须不少于 套 各类住宅的最 大百分比数 二房 三房 四房 20% 60% 40% 建筑造价/套 建筑造价 套 万元 2.0 2.5 3.0 纯利润/套 纯利润 套 万元 0.2 0.3 0.4
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1.5灵敏度分析 1.5灵敏度分析
灵敏度分析的内容： 灵敏度分析的内容： 目标函数系数在什么范围变化时 在什么范围变化时（ 目标函数系数在什么范围变化时（此时假 定其它系数保持不变）， ），最优解不变化 定其它系数保持不变），最优解不变化 约束右端项在什么范围变化时 在什么范围变化时（ 约束右端项在什么范围变化时（此时假定 其它系数保持不变），对应项约束的对偶 ），对应项约束的 其它系数保持不变），对应项约束的对偶 价格（边际值）不变。 对偶问题 价格（边际值）不变。
《LINGO简介》课件
某些复杂的数学表达可能无法直接在 LINGO中表示。用户可以通过混合编 程或使用其他建模语言（如GAMS） 来解决这一问题。
对于特定行业或领域的定制化需求， LINGO可能无法直接提供相应的功能 。在这种情况下，用户可以通过扩展 LINGO的API或与其他软件的集成来 实现定制化需求。
感谢您的观看
目标函数的设置
目标函数定义
在LINGO中，需要定义一个目标函数来描述决策变量 的优化目标。
目标函数类型
目标函数可以是最大化或最小化形式，根据实际问题 的需求进行选择。
目标函数编辑器
LINGO提供了一个目标函数编辑器，用户可以在其中 方便地定义和编辑目标函数。
求解操作
求解器选择
在LINGO中，可以选择不同的求解器 来求解模型，根据模型的规模和复杂
LINGO软件广泛应用于生产计划、资源分配 、工艺流程优化等方面。
物流运输
LINGO软件用于运输路线规划、车辆调度、 仓储优化等问题求解。
金融投资
LINGO软件用于投资组合优化、风险管理、 信贷决策等问题求解。
科研领域
LINGO软件在数学建模、统计分析、机器学 习等领域有广泛应用。
02
LINGO软件的基本操作
物流配送问题
总结词
物流配送问题是一个复杂的优化问题，LINGO软件能够通过建立有效的数学模型，优化配送路线和成本。
详细描述
物流配送问题涉及到如何合理规划配送路线、分配运输资源，以最小化运输成本并确保及时送达。LINGO软件通 过构建配送问题的数学模型，帮助企业找到最优的配送方案，降低运输成本、提高运输效率。
LINGO软件与其他软件的比较与选择
MATLAB
MATLAB在科学计算和数据分析领域具有广泛的应用，但 相比之下，LINGO在求解优化问题方面更加专业和高效。
Lingo软件介绍
@sign(x)如果 x<0 返回 -1；否则，返回 1。 @floor(x) 返回 x 的整数部分。当 x>=0 时，返回不超过 x 的最大整数；当 x<0 时， 返回不低于 x 的最大整数。 @smax(x1,x2,…,xn)返回 x1， x2，… ，xn 中的最大值。 @smin(x1,x2,…,xn)返回 x1，x2， …， xn 中的最小值。 （5）变量界定函数 变量界定函数实现对变量取值范围的附加限制，共 4 种 @bin(x)限制 x 为 0 或 1； @bnd(L,x,U)限制 L≤x≤U； @free(x) 取消对变量 x 的默认下界为 0 的限制，即 x 可以取任意实数； @gin(x)限制 x 为整数。 在默认情况下， Lingo 规定变量是非负的，也就是说下界为 0 ，上界为+∞。@free 取消了默认的下界为 0 的限制，使变量也可以取负值。@bnd 用于设定一个变量的上下 界,它也可以取消默认下界为 0 的约束。 （6）集循环函数 @for：该函数用来产生对集成员的约束。 @sum：该函数返回遍历指定的集成员的一个表达式的和。 @min 和 @max：返回指定的集成员的一个表达式的最小值或最大值。 例 5 求向量[5，1，3，4，6，10]前 5 个数的最小值，后 3 个数的最大值。 model: data: N=6; enddata sets: number/1..N/:x; endsets data: x = 5 1 3 4 6 10; enddata minv=@min(number(I) | I #le# 5: x); maxv=@max(number(I) | I #ge# N-2: x); end 注： |用来表示成员资格过滤器的开始。 （7）概率函数
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LINGO软件介绍
（1） LINGO 软件介绍LINGO 是一种专门用于求解数学规划问题的软件包。
LINGO 主要用于求解线性规划、非线性规划、二次规划、动态规划和整数规划等问题，也可以用于求解一些线性和非线性方程组及代数方程求根等。
LINGO 中包含了一种建模语言和大量的常用函数，可供使用者在建立数学规划问题的模型时调用。
（2） 示例例如，用LINGO 求解线性规划问题：⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧==≥≥+≥+≥+≥+≥+++≥++++++++++=4,3,2,1;2,1,01002001100170010002000..153751511572521min 241423132212211124232221141312112423222114131211j i x x x xx x x x x x x x x x x x x t s x x x x x x x x z ij只需要打开LINGO ，然后按照下面的操作进行即可。
1、 模型的输入当打开LINGO 后，屏幕将出现如图1所示的窗口。
标题为“LINGO ”的窗口是主窗口，它包含所有的其他窗口以及所有命令菜单和工具栏。
里面的空白窗口用于输入LINGO 的程序代码，代码格式如下：MODEL:图1min=21*x11+25*x12+7*x13+15*x14+51*x21+51*x22+37*x23+15*x24; x11+x12+x13+x14>=2000; x21+x22+x23+x24>=1000; x11+x21>=1700;x12+x22>=1100;x13+x23>=200; x14+x24>=100; END2、 执行从Solve 菜单选择Solve 命令，或者在窗口顶部的工具栏里按Solve 按钮，LINGO 就会先对模型进行编译，检查模型是否具有数学意义以及是否符合语法要求。
如果模型不能通过这一步检查，会看到报错信息，并指出出错的语句。
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LINGO 软件简介LINGO 软件是一个处理优化问题的专门软件，它尤其擅长求解线性规划、非线性规划、整数规划等问题。
一个简单示例有如下一个混合非线性规划问题：⎪⎩⎪⎨⎧≥≤≤+++---+为整数2132121321322212121,;0,,210022..15023.027798max x x x x x x x x x x t s x x x x x x x 。
LINGO 程序（模型）： max =98*x1+277*x2-x1^*x1*x2-2*x2^2+150*x3;x1+2*x2+2*x3<=100; x1<=2*x2;@gin (x1);@gin (x2);! Lingo 默认变量非负（注意：@bin(x)表示x 是0-1变量；@gin(x)表示x 是整数变量；@bnd(L,x,U)表示限制LxU ；@free(x)表示取消对x 的符号限制，即可正、可负。
） 结果：Global optimal solution found.Objective value:Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 45Variable Value Reduced Cost X1 X2 X3Row Slack or Surplus Dual Price 1 2 3 ———————— 非常简单！在LINGO 中使用集合为了方便地表示大规模的规划问题，减少模型、数据表示的复杂程度，LINGO 引进了“集合”的用法，实现了变量、系数的数组化（下标）表示。
例如：对⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==-++-==≤++∑=.,,;10)0(;4,3,2,1),()())()1()(;4,3,2,1,20)(..)}(20)(450)(400{min4,3,2,1均非负INV OP RP INV I I DEM I OP I RP I INV I INV I I RP t s I INV I OP I RP I求解程序：model : sets :mark/1,2,3,4/:dem,rp,op,inv;!也可以vmark/1..4/:dem,rp,op,inv;endsetsmin=@sum(mark:400*rp+450*op+20*inv);!也可以mark(I):400*rp(I)+450*op(I)+20*inv(I);@for(mark(I): rp(I)<40);@for(mark(I)|I#gt#1: inv(I)=inv(I-1)+rp(I)+op(I)-dem(I));inv(1)=10+rp(1)+op(1)-dem(1);data:dem=40,60,75,35;enddataend上面程序在model…end之间有（1）集合定义、（2）数据输入和（3）其他三部分内容。
集合定义部分（从sets：到endsets）：定义了一个指标集合mark（可以理解为数组下标及其范围）和其4个属性dem、rp、op、inv（用此向量的数组变量）。
数据输入部分（从data：到enddata）依次给出常量（dem）的值。
其他部分：给出优化目标及约束。
一般而言，LINGO中建立优化模型的程序可以由五部分组成，或称为五段（section）：（1）集合段（SETS）：这部分以“SETS：”开始，以“ENDSETS”结束，作用在于定义必要的集合变量（SET）及其元素（member，含义类似于数组的下标）和属性（attribute，含义类似于数组）。
（2）目标与约束段：这部分实际上定义了目标函数、约束条件等，但这部分没有段的开始和结束标记；该段一般常用到LINGO内部函数，尤其是和集合相关的求和函数@SUM和循环函数@FOR等。
（3）数据段（DATA）：这部分以“DATA：”开始，以“ENDDATA”结束，作用在于对集合的属性（数组）输入必要的常数数据。
格式为：attribute(属性)=value_list(常数列表);常数列表中的数据之间可以用逗号、空格或回车符分隔。
如果想要在运行时才对参数赋值，可以在数据段使用输入语句，其格式为“变量名=；”，但仅限对单个变量赋值，而不能用于属性变量（数组）的单个元素。
（4）初始段（INIT）：这部分以“INIT：”开始，以“ENDINIT”结束，作用在于对集合的属性（数组）定义初值（因为求解算法一般是迭代算法,提供一个较好的初值，能提高计算效果）。
定义初值的语句格式为：attribute(属性)=value_list(常数列表);这与数据段中的用法类似。
（5）计算段（CALC）：这部分以“CALC：”开始，以“ENDCALC”结束，作用在于对一些原始数据进行预处理加工，使其成为模型直接需要的数据。
该段中通常是计算赋值语句。
基本集合与派生集合为了处理二维数组变量等有多个下标的问题，LINGO引入了“派生集”的概念。
我们把直接列出元素的指标集合叫“基本集合”，而基于其他集合派生出来的二维或多维指标集合称为“派生集”。
派生集的定义格式为：派生集名（原始集合1，原始集合2，…，原始集合n）：属性变量列表；实际上就是笛卡儿积的意思，即：派生集={(i1,i2,…i n)| i1集合1, i2集合2,…, i n集合n}。
1）一个应用例子（布局问题）：某些建筑工地的位置（用平面坐标a,b表示）及水泥日用量d已知。
现有A、B两临时料场位于P（5，1）、Q（2，7），日储量20。
问A、B两料场分别向各工地运输多少吨水泥，使总吨公里数最小若重新安排两料场的位置，应怎样安排才能使总吨公里数最小这样安排可节省多少吨公里设工地位置（a i,b i）,水泥日用量为d i（i=1,2,…,6）；料场位置（x i,y i）,日储量e j,j=1,2；从料场j向工地i运送量为cij。
该问题的数学模型为：LINGO求解程序为：MODEL:sets:Imark/1..6/:a,b,d;Jmark/1,2/:x,y,e;IJmark(Imark,Jmark):c;endsetsdata:!Location for demand(需求点位置);a=,,,,3,;b=,,,5,,;!Quantities of the demand and supply(供需量);d=3,5,4,7,6,11;e=20,20;enddatainit:!Initial location for the supply(初始点);x,y=5,1,2,7;endinit!Objective function(目标);[OBJ] min=@sum(IJmark(i,j):c(i,j)*((x(j)-a(i))^2+(y(j)-b(i))^2)^(1/2));!demand contraints(需求约束);@for(Imark(i):[DEMAND_CON] @SUM(Jmark(j):c(i,j))=d(i););!supply constrains(供给约束);@for(Jmark(j):[SUPPLY_CON] @SUM(Imark(i):c(i,j))<=e(j););@for(Jmark: @free(x);@free(y););END2）一个动态规划的例子：（最短路问题）从S城市到T城市之间找一条最短路径，道路情况如下：数学模型为：LINGO求解程序：model:sets:cities/s,a1,a2,a3,b1,b2,c1,c2,t/:L; !属性L(i)表示城市S到城市i的最优行驶路线的里程;roads(cities,cities)/ !派生集合roads表示的是网络中的道路;s,a1 s,a2 s,a3 !由于并非所有城市间都有道路直接连接，所以将路具体列出;a1,b1 a1,b2 a2,b1 a2,b2 a3,b1 a3,b2b1,c1 b1,c2 b2,c1 b2,c2 !属性D(i,j)是城市i到城市j的直接距离(已知); c1,t c2,t/:D;endsetsdata:D= 6 3 36 5 8 67 46 7 8 95 6;L=0,,,,,,,,; !因为L(s)=0;enddata@for(cities(i)|i#gt#@index(s): !这行中"@index(s)"可以直接写成"1";L(i)=@min(roads(j,i):L(j)+D(j,i));); !这就是最短路关系式;endVariable ValueL( S)L( A1)L( A2)L( A3)L( B1)L( B2)L( C1)L( C2)L( T)最短路径为： S-〉A3-〉B2-〉C1-〉T3）（指派问题）设有6个人做6件事。
其中c ij表示第i人做第j事的收益；设第i人做第j 事时x说明：其中“-”表示某人无法做该事。
可令其为-（表示绝对不行）或0（领薪不用干活）LINGO求解程序：MODEL:sets:Imark/1..6/:i;Jmark/1..6/:j;IJmark(Imark,Jmark):c,x;endsetsdata:!第i人做第j事的收益;c=20,15,16,5,4,717,15,33,12,8,69,12,18,16,30,1312,8,11,27,19,14-99,7,10,21,10,32-99,-99,-99,6,11,13;enddata[OBJ] max=@sum(IJmark(i,j): c*x);!每人做一项工作;@for(Imark(i): @SUM(Jmark(j):x(i,j))=1;);!每事一人做;@for(Jmark(j): @SUM(Imark(i):x(i,j))=1;);@for(IJmark: @bin(x));!本约束可以不要,因为有解时必为0或1;END4）（生产与销售计划问题）某公司用两种原油（A和B）混合加工成两种汽油（甲和乙）。
甲、乙两种汽油含原油A的最低比例分别为50%和60%，每吨售价分别是4800元和5600元。
该公司现有原油A和B的库存量分别为500吨和1000吨，还可以从市场上买到不超过1500吨的原油A。
原油A的市场价为：购买量不超500吨时单价为10000元/吨；购买量超过500吨但不超1000吨时，超过500吨部分单价为8000元/吨；购买量超过1000吨部分的单价是6000元/吨。
该公司应如何安排原油的采购和加工以获得最大利润数学模型：设原油A用于生产甲、乙两种汽油的数量分别是x11和x12，原油B用于生产甲、乙两种汽油的数量分别是x21和x22；购买原油A的数量是x吨，采购支出为c(x)千元/吨。