2.LINGO软件的基本使用方法
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LINGO应用教程
第十章 LINGOLingo 软件是求解线性规划、非线性规划的数学软件，也可用于一些线性和非线性方程组的求解等。
Lingo 实际上也是最优化问题的一种建模语言，包括许多常用的数学函数供使用者建立优化模型时调用，并可以接受与其他数据文件交换数据。
第一节 LINGO 软件的基本使用方法1.1 LINGO 使用入门在windows 操作系统下启动LINGO 后，将进入LINGO 集成环境，包括主框架窗口和模型窗口两部分。
主框架窗口集成了菜单和命令按钮，模型窗口用于输入模型。
例1 求解数学模型12121212max 23..4310351200x x s t x x x x x x ++≤+≤≥≥解：在模型窗口输入LINGO 求解模型如下：输入模型后选择菜单LINGO|Solve 或者按工具栏的，LINGO开始编译模型，如有语法错误将返回一个错误的消息并指明错误出现的位置；如果通过编译，LINGO将激活Solver运算器寻求模型的最优解，首先出现Solver Status状态窗口显示模型求解的运算状态信息：状态窗口显示的信息含义如下：“Global optimal solution found”表示得到全局最优解。
“Objective value: 7.454545”表示最优目标值为7.454545。
“Total solver iterations：2” 表示迭代2次得到结果。
“V alue”给出最优解中各变量的值：x1=1.272727，x2=1.636364。
Reduced Cost 值列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数，表示当变量有微小变动时，目标函数的变化率。
其中基变量的reduced cost值应为0，对于非基变量xj，相应的reduced cost值表示当某个变量xj 增加一个单位时目标函数减少的量( max型问题)。
本例中此值均为0。
SLACK OR SURPLUS值给出约束条件的松驰变量或剩余变量的值。
2.Lingo优化软件的使用方法
然后再在求解的基础上，在菜单上选择lingo/range(ctr+R), 计算机会自动对每个变量和资源用有量进行范围分析：保 持最优基不变的情况下，变量或约束行的右端允许增加和 减少的量。注意：对整数规划和0-1规划灵敏度分析意义不 大。
Ranges in which the basis is unchanged:
数学模型如下：
max z [ t (i) r (i)]x (i) s(i) y(i)
i 1 i 1
3
3
s.t.
3 c ijx i b( j) j 1,2,3 i 1 x (i) My(i) i 1,2,3 ___ x (i) 0, x Z y(i) 0,1 i 1,2,3
产品1
资源A 资源B 资源C 2 2 1
产品2 产品3
4 3 2 8 4 3
资源量
500 300
单件可变费 固定费用 单件售价
4 100 8
5 150 10
6 200 12
分析问题和设置变量 x(i)表示第i种产品的产量；i=1,2,3 c(i,j)表示第i种产品对第j种资源的消耗量；i=1,23,j=1,23 b(j)表示第j种资源的拥有量； r(i)表示第i种产品的单件可变费用; s(i)表示第i种产品的固定费用； t(i)表示第i种产品的单位售价。 总收益=销售收入-固定费用-可变费用，由于不知道第i种产品 生产与否，所以，必须给定第i种产品的选择变量 y(i)表示第I种产品的生产选择，y(i)=0,表示不生产第i种产品， y(i)=1表示生产第i种产品。
#LT#(小于) #LE#(小于等于) 逻辑运算的结果只有“真”（TRUE)和“假”（FALES)， Llingo用1表示True,其它的都是False。
LINGO软件的基本使用方法
输出结果： 运行菜单命令“LINGO|Solve”
最大利润=11077.5
最优整数解 X=(35，65)
输出结果备注： LINGO是将它作为PINLP(纯整数非线性规划)来求解， 因此找到的是局部最优解。
通过菜单 “WINDOW| Status Window”看到状态窗 口，可看到最佳目标值 “Best Obj”与问题的上界 “Obj Bound”已经是一样的， 当前解的最大利润与这两个 值非常接近，是计算误差引 起的。如果采用全局最优求 解程序(后面介绍)，可以验 证它就是全局最优解。
集合及其属性
• QUARTERS集合的属性 • DEM • RP
• OP
•
INV
• 1
• 2
• 3
• 4
• QUARTERS集合
集合元素及集合的属性确定的所有变量
1 2 3 4 集合QUARTERS 的元素 定义在集 DEM DEM(1) DEM(2) DEM(3) DEM(4) 合 RP RP(1) RP(2) RP(3) RP(4) QUARTE OP OP(1) OP(2) OP(3) OP(4) RS 上的属性 INV INV(1) INV(2) INV(3) INV(4)
2.在LINGO中使用集合
集合的基本用法和LINGO模型的基本要素
例2. SAILCO公司需要决定下四个季度的帆船生产量。 理解LINGO建模语言最重要的是理解集合（Set）及其 下四个季度的帆船需求量分别是40条，60条，75条，25 属性（Attribute）的概念。 条，这些需求必须按时满足。每个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？
Lingo的基本使用方法
1. LINGO入门
内容提要
2.在LINGO中使用集合
3. 运算符和函数
4. LINGO的主要菜单命令
5. LINGO命令窗口
6.习题
1. LINGO入门
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 5. LINGO命令窗口 6.习题
LINGO软件的主要特色
运行状态窗口
扩展 的求 解器 (求解 程序) 状态 框
使用的特殊求解程序 : B-and-B (分枝定界算法) Global (全局最优求解程序) Multistart(用多个初始点求解的程序)
目前为止找到的可行 解的最佳目标函数值
有效步数
目标函数值的界
特殊求解程序当前运行步数： 分枝数(对B-and-B程序)； 子问题数(对Global程序)； 初始点数(对Multistart程序)
INV (0) 10
加上变量的非负约束
注：LINGO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={1，2，3，4}称为集合，把DEM,RP,OP, INV 称为该集合的属性(即定义在该集合上的属性)。
两种命令模式
Windows模式： 通过下拉式菜单命令驱动LINGO运行（多数
(方案)Lingo的基本使用方法.ppt
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2
优化模型和算法的重要意义
最优化: 在一定条件下，寻求使目标最大(小)的决策
最优化是工程技术、经济管理、科学研究、社会生活中 经常遇到的问题, 如:
结构设计 资源分配
生产计划
运输方案
解决优化问题的手段
经验积累，主观判断
作试验，比优劣
建立数学模型，求解最最新优.课策件 略
3
1. 确定常数 2. 识别类型
LINGO软件的求解过程
LINGO预处理程序 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 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)
最新.课件
12
输出结果： 运行菜单命令“LINGO|Solve” 最大利润=11077.5
最优整数解 X=(35，65)
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13Leabharlann 输出结果备注：LINGO是将它作为PINLP(纯整数非线性规划)来求解，因此找到 的是局部最优解。
通过菜单 “WINDOW| Status Window”看到状态窗 口，可看到最佳目标值 “Best Obj”与问题的上界 “Obj Bound”已经是一样的 ，当前解的最大利润与这两
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8
LINGO 11.0功能增强，性能稳定，解答结果可靠。LINGO 软 件主要具有两大优点:
可用于求解经典的数学规划问题，包括非线性整数规划问题;
内置建模语言，允许以简练、直观的方式描述较大规模的优化 问题，所需的数据可以以一定格式保存在独立的文件中。
LINGO软件学习入门
约束集或可行域常用优化软件常用优化软件lindolindolingolingo软件软件matlabmatlab优化工具箱优化工具箱mathematicamathematica优化程序优化程序包包excelexcel软件的优化功能软件的优化功能sassas统计分析统计分析软件的优化功能软件的优化功能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
3、首先出现solver status 窗口，其作用是监控 solver的进展和显示模型的维数等信息；
4、计算完成后出现Solution Report窗口显示模 型解的详细信息；
• 运行状态窗口
Variables（变量数量）： 变量总数（Total）、 非线性变量数（Nonlinear）、 整数变量数（Integer）。
熟悉LINGO软件的使用方法、功能； 利用LINGO软件求解一般线性规划问题。
熟悉LINGO软件的启动步骤。 熟悉LINGO软件的各菜单、命令按钮的作用。 学会如何使用LINGO的帮助文件。 学会输入线性规划模型的基本格式。
1、求解线性规划：
max z x1 2x 2
2x1 5x 2 12
NO. ITERATIONS= 2
20桶牛奶生产A1, 30桶生产A2，利润3360元。
模型求解
OBJECTIVE FUNCTION VALUE
1)
3360.000
VARIABLE VALUE REDUCED COST
LINGO软件学习
一. 优化模型与优化软件简介 二. LINGO软件的基本使用方法 三. LINGO软件求解线性规划问题
一. 优化模型与优化软件简介
数学规划模型
实际问题中 Min(或Max) z f (x), x (x1,xn)T
3、首先出现solver status 窗口，其作用是监控 solver的进展和显示模型的维数等信息；
4、计算完成后出现Solution Report窗口显示模 型解的详细信息；
• 运行状态窗口
Variables（变量数量）： 变量总数（Total）、 非线性变量数（Nonlinear）、 整数变量数（Integer）。
熟悉LINGO软件的使用方法、功能； 利用LINGO软件求解一般线性规划问题。
熟悉LINGO软件的启动步骤。 熟悉LINGO软件的各菜单、命令按钮的作用。 学会如何使用LINGO的帮助文件。 学会输入线性规划模型的基本格式。
1、求解线性规划：
max z x1 2x 2
2x1 5x 2 12
NO. ITERATIONS= 2
20桶牛奶生产A1, 30桶生产A2，利润3360元。
模型求解
OBJECTIVE FUNCTION VALUE
1)
3360.000
VARIABLE VALUE REDUCED COST
LINGO软件学习
一. 优化模型与优化软件简介 二. LINGO软件的基本使用方法 三. LINGO软件求解线性规划问题
一. 优化模型与优化软件简介
数学规划模型
实际问题中 Min(或Max) z f (x), x (x1,xn)T
LINGO教程(基本语法)(1)
用DEM,RP,OP,INV分别表示需求量、正常生产的产量、 加班生产的产量、库存量，则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 25RP,OP,INV是未知数。
LINGO 教 程
问题的模型(可以看出是LP模型 ) 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： RP( I ) 40, I 1,2,3,4 2）产品数量的平衡方程：
LINGO 教 程
LINGO软件的基本使用方法
1
LINGO 教 程
内容提要
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 5. LINGO命令窗口
2
LINGO 教 程
1. LINGO入门 2.在LINGO中使用集合 3. 运算符和函数 1. LINGO入门
选择菜单命令 “File|Open(F3)”， 可以看到 “打开文 件”对话框。 （如 图）
①
10
LINGO 教 程
在LINGO中使用LINDO模型
②
打开“EXAM0201.LTX”文件 （如下图）
选择“LINGO|Solve （Ctrl+S）”来运行这 个程序（运行状态窗口 如右图）
③
11
LINGO 教 程
求解 器(求 解程 序)状 态框
解的目标函数值
目前为止的 迭代次数
14
LINGO 教 程
• 运行状态窗口
使用的特殊求解程序 : B-and-B (分枝定界算法) Global (全局最优求解程序) Multistart(用多个初始点求解的程序)
目前为止找到的可行 解的最佳目标函数值 扩展 的求 解器 (求解 程序) 状态 框
LINGO 教 程
问题的模型(可以看出是LP模型 ) 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： RP( I ) 40, I 1,2,3,4 2）产品数量的平衡方程：
LINGO 教 程
LINGO软件的基本使用方法
1
LINGO 教 程
内容提要
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 5. LINGO命令窗口
2
LINGO 教 程
1. LINGO入门 2.在LINGO中使用集合 3. 运算符和函数 1. LINGO入门
选择菜单命令 “File|Open(F3)”， 可以看到 “打开文 件”对话框。 （如 图）
①
10
LINGO 教 程
在LINGO中使用LINDO模型
②
打开“EXAM0201.LTX”文件 （如下图）
选择“LINGO|Solve （Ctrl+S）”来运行这 个程序（运行状态窗口 如右图）
③
11
LINGO 教 程
求解 器(求 解程 序)状 态框
解的目标函数值
目前为止的 迭代次数
14
LINGO 教 程
• 运行状态窗口
使用的特殊求解程序 : B-and-B (分枝定界算法) Global (全局最优求解程序) Multistart(用多个初始点求解的程序)
目前为止找到的可行 解的最佳目标函数值 扩展 的求 解器 (求解 程序) 状态 框
Lingo软件使用指南
Lingo软件使用指南摘要：本文介绍了Lingo软件的基本使用方法。
从最基本的使用到复杂问题的解决，本文给出了比较详细的介绍。
Lingo软件是美国Lindo公司的产品，主要用来求解优化问题。
它是一个非常强大的软件，可以求解大部分优化问题，包括线性规划、二次规划、整数规划、运输问题等，是目前全球应用最广泛的优化软件之一。
这里我们简单介绍它的使用方法。
一进入Lingo如果你的计算机已经安装了Lingo，只需要在桌面上双击Lingo的快捷方式，就可以进入Lingo。
为了使自己的程序易于阅读，经常需要有一些注释，因此在编写程序中，每一行前面有感叹号的表示这一行是注释行，在程序运行中不起作用，希望初学者养成注释的好习惯。
二建立数学模型和 Lingo模型语言例1 在Lingo的命令窗口中输入下面的线性规划模型!目标函数;MAX = 100 * x1 + 150 * x2;!第一个约束;X1<= 100;!第二个约束;X2 <= 120;!第三个约束;X1 + 2 * x2<= 160;!end可有可无;end求解可得全局最优解：Objective value: 14500.00Variable ValueX1 100.0000X2 30.00000从这个例子可以看出，用Lingo软件求解一个简单的优化问题是非常容易的。
我们只需要输入优化问题的两个主要部分：目标函数和约束，就可以直接求解。
对于比较简单的问题，我们可以采取这种直接的方式去求解，但是，对于比较复杂的问题，用这种方式就不现实。
比如下面的例2，这就必须要使用Lingo的模型语言。
例2 一个运输问题假设WWW公司有6个仓库，储存着8个分厂生产所需要的原材料。
要求每一个仓库的供应量不能超过储存量，而且每一个分厂的需求必须得到满足。
问：如何组织运输，使总运输费用最小？已知从6个仓库到8个分厂的运输费用表。
表1 供应表2 需求表3 运输费用Wh5 2 3 9 5 7 2 6 5Wh6 5 5 2 2 8 1 4 3 这个问题是一个典型的优化问题，通常称为运输问题。
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优化建模
集合及其属性
• QUARTERS集合的属性 • DEM • RP
• OP
•
INV
• 1
• 2
• 3
• 4
• QUARTERS集合
优化建模
集合元素及集合的属性确定的所有变量
1 2 3 4 集合QUARTERS 的元素 定义在集 DEM DEM(1) DEM(2) DEM(3) DEM(4) 合 RP RP(1) RP(2) RP(3) RP(4) QUARTE OP OP(1) OP(2) OP(3) OP(4) RS 上的属性 INV INV(1) INV(2) INV(3) INV(4)
问题的求解：运行菜单命令“LINGO|Solve”
优化建模
优化建模与LINDO/LINGO软件
LINGO软件的基本使用方法
［原书相关信息］ 谢金星, 薛毅编著, 清华大学出版社, 2005年7月第1版.
/~jxie/lindo
优化建模
内容提要
1. LINGO入门 2.在LINGO中使用集合
@SUM(QUARTERS(i): 400*RP(i) +450*OP(i) +20*INV(i) )，
“@SUM”相当于求和符号“∑”，
“QUARTERS(i)”相当于“iQUARTERS”的含义。
由于本例中目标函数对集合QUARTERS的所有元素(下 标) 都要求和，所以可以将下标i省去。
优化建模
3. 运算符和函数
4. LINGO的主要菜单命令 5. LINGO命令窗口
6.习题
优化建模
1. LINGO入门 2.在LINGO中使用集合
3. 运算符和函数
1. LINGO入门 4. LINGO的主要菜单命令 5. LINGO命令窗口 6.习题
优化建模
LINGO软件的安装
安装过程: 与LINDO for Windows类似. 安装文件20M多一点，需要接受安装协议、选择安装 目录（缺省C:\LINGO9）。 安装完成前，在出现的对话框(如图)中选择缺省的建
优化建模
集合的基本用法和LINGO模型的基本要素
例2.1 SAILCO公司需要决定下四个季度的帆船生产量。 理解LINGO建模语言最重要的是理解集合（Set）及其 下四个季度的帆船需求量分别是40条，60条，75条，25 属性（Attribute）的概念。 条，这些需求必须按时满足。每个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？ 用DEM,RP,OP,INV分别表示需求量、正常生产的产量、 加班生产的产量、库存量，则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。
INV (0) 10
MIN
I 1, 2, 3, 4
{400 RP(I ) 450OP(I ) 20 INV (I )}
加上变量的非负约束
优化建模
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={1，2，3，4}称为集合，把DEM,RP,OP, INV称为该集合的属性(即定义在该集合上的属性)。
•LINGO中函数一律需要以“@”开头，其中整型变量 函数（@BIN、@GIN）和上下界限定函数（@FREE、 @bnd）与LINDO中的命令类似。而且0/1变量函数是 @BIN函数。
优化建模
输出结果： 运行菜单命令“LINGO|Solve”
最大利润=11077.5
最优整数解 X=(35，65)
优化建模
约束的定义方式 循环函数 @FOR(集合(下标)：关于集合的属性的约束关系式) 对冒号“：”前面的集合的每个元素（下标），冒号 “：”后面的约束关系式都要成立 本例中，每个季度正常的生产能力是40条帆船，这正是 语句“@FOR(QUARTERS(I):RP(I)<40);”的含义。 由于对所有元素(下标I),约束的形式是一样的，所以也 可以像上面定义目标函数时一样，将下标i省去， 这个语句可以简化成“@FOR(QUARTERS:RP<40);” 。
优化建模
LINGO中定义集合及其属性
LP模型在LINGO中的一个典型输入方式
以“MODEL：”开始
集合段定义部分从 (“SETS：”到 “ENDSETS” )： 定义集合及其属性 给出优化目标 和约束 数据段定义部分从 (“DATA：”到 “ENDDATA” )
以“END”结束
优化建模
目标函数的定义方式 @SUM(集合（下标）：关于集合的属性的表达式) 对语句中冒号“：”后面的表达式，按照“：”前 面的集合指定的下标（元素）进行求和。 本例中目标函数也可以等价地写成
优化建模
约束的定义方式 本例中，对于产品数量的平衡方程，由于下标i=1时的 约束关系式与i=2，3，4时有所区别，所以不能省略下 标“i”。实际上，i=1时要用到变量INV（0），但定义 的属性变量中INV不包含INV（0）(INV(0)=10是一个已 知的)。 为了区别i=1和i=2，3，4，把i=1时的约束关系式单独写 出，即“INV(1)=10+RP(1)+OP(1)-DEM(1);” ； 而对i=2，3，4对应的约束，对下标集合的元素（下标i） 增加了一个逻辑关系式“i#GT#1”（这个限制条件与集 合之间有一个竖线“|”分开，称为过滤条件）。 限制条件“i#GT#1”是一个逻辑表达式，意思就是i>1； “#GT#”是逻辑运算符号，意思是“大于（Greater Than的字首字母缩写）” 。
•.LNG：文本格式的模型文件，不保存模型中的格式信 息（如字体、颜色、嵌入对象等）； •.LDT：LINGO数据文件；
•.LTF：LINGO命令脚本文件； •.LGR：LINGO报告文件； •.LTX： LINDO格式的模型文件； •.MPS：示MPS（数学规划系统）格式的模型文件。
优化建模
LINGO的基本用法的几点注意事项
优化建模
一个简单的LINGO程序
例 直接用LINGO来解如下二次规划问题：
2 Max 98 x1 277 x2 x12 0.3 x1 x2 2 x2
s.t.
x1 x2 100 x1 2 x2 x1 , x2 0 为整数
1 2 3 4
输入窗口如下：
优化建模
程序语句输入的备注：
•LINGO总是根据“MAX=”或“MIN=”寻找目标函数， 而除注释语句和TITLE语句外的其他语句都是约束条 件，因此语句的顺序并不重要 。 •限定变量取整数值的语句为“@GIN(X1)”和 “@GIN(X2)”，不可以写成“@GIN(2)”，否则 LINGO将把这个模型看成没有整数变量。
输出结果备注： LINGO是将它作为PINLP(纯整数非线性规划)来求解， 因此找到的是局部最优解。
通过菜单 “WINDOW| Status Window”看到状态窗 口，可看到最佳目标值 “Best Obj”与问题的上界 “Obj Bound”已经是一样的， 当前解的最大利润与这两个 值非常接近，是计算误差引 起的。如果采用全局最优求 解程序(后面介绍)，可以验 证它就是全局最优解。
优化建模
问题的模型(可以看出是LP模型 ) 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： RP ( I ) 40, I 1,2,3,4 2）产品数量的平衡方程：
INV ( I ) INV ( I 1) RP( I ) OP( I ) DEM ( I ), I 1,2,3,4
有效步数
优化建模
• 运行状态窗口 注：凡是可以从一个约束直接解出变量取值时，这个 变量就不认为是决策变量而是固定变量，不列入统计 中；只含有固定变量的约束也不列入约束统计中。
优化建模
1. LINGΒιβλιοθήκη 入门 2.在LINGO中使用集合3. 运算符和函数
2.在LINGO中使用集合 4. LINGO的主要菜单命令 5. LINGO命令窗口 6.习题
按钮），图形界面，使用方便；
(这里主要介绍这种模式)
命令行 模式：仅在命令窗口(Command Window)下操 作，通过输入行命令驱动LINGO运行 。
优化建模
从LINDO 到 LINGO LINGO 9.0功能增强，性能稳定，解答结果可靠。与
LINDO相比，LINGO 软件主要具有两大优点:
求解 器(求 解程 序)状 态框
解的目标函数值
目前为止的 迭代次数
优化建模
• 运行状态窗口
使用的特殊求解程序 : B-and-B (分枝定界算法) Global (全局最优求解程序) Multistart(用多个初始点求解的程序)
目前为止找到的可行 解的最佳目标函数值 扩展 的求 解器 (求解 程序) 状态 框 目标函数值的界 特殊求解程序当前运行步数： 分枝数(对B-and-B程序)； 子问题数(对Global程序)； 初始点数(对Multistart程序)
•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@bnd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LINGO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)）。