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建模训练案例
作者：祁彬彬、马良
本篇问题引自《数学模型(第五版)》
序 本篇文章主要讲解很多教材在开篇时，都会介绍的一个线性规划求解的简单实例——奶制品加工生产计划获利的代码，但它出现在我们关于建模文章系列的开篇位置，其承担的任务有所不同，因为写出代码方案不再是目标，而是手段。我们关注的是，通过多种求解代码方案，几个非常关键的问题应当在这个系列刚开始的时候就得到部分回答：Lingo作为早期数学建模中的应知必会软件，其模型搭建与求解机制是怎样的？为什么早期版本的MATLAB在优化问题求解时无法代替Lingo？为什么新版本MATLAB又具备了走向建模舞台中央，彻底取代Lingo的资格和条件？
这几个问题，尤其第3个，兼具头条系的帅气，和UC震惊部的沧桑，究竟是博眼球？还是确有资格？可能需要一个比较漫长的论证和测试，并伴随大量问题实例以及对应的代码求解方案。那么从这篇文章开始，我们可能就要开始这个探讨过程，这篇文章主要有如下内容：用Lingo软件求解该优化模型； 分析总结Lingo代码中，有关优化模型求解时对应的基本要素与机制；利用Yalmip求解同一问题的模型构造与求解方法；利用MATLAB求解同一问题，其对应Lingo不同模块位置的命令函数以及相应的代码编写方法；设置MATLAB调用Gurobi求解问题的代码方案与步骤。
通过对这个示例的剖析，达到如下目标：解释Lingo模型搭建与求解机制以及新版MATLAB中，对应的等效代码流程；通过比较几种方式求解同一规划问题的代码，感受MATLAB基于问题和基于求解器两类求解代码的编写方式差异；了解MATLAB调用Gurobi求解同一模型的方法，以及如何在代码中指定调用MATLAB官方命令或者Gurobi同名函数求解模型；利用Yalmip建模并求解(调用Gurobi)的方式；
题目 一奶制品加工厂用牛奶生产 
Fig00.png (5.73 KB, 下载次数: 35) 下载附件 保存到相册 2021-7-30 08:49 上传 需要强调的是，建模语言进入求解器之前，总归要被转换为矩阵形式输入的，但Lingo却中间两个环节做了整合化的处理，不妨看看Lingo是如何求解奶制品加工厂这个简单LP例子的： max = 72*x1+64*x2; x1+x2 |
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