最详细！非线性整数规划模型（LINGO代码实现） |
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最详细！非线性整数规划模型（LINGO代码实现）
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非线性整数规划模型LINGO
讲解分析： 第一步：确定决策变量问题是确定调运方案，使得总运输费用最小。 而总运输费用=货物运量*货物单价，题目给了货物单价了，我们求货物运量即可，这里的货物运量则是我们的决策变量。 第二步：确定目标函数和约束条件[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GEXUdKMb-1630571232120)(https://note.youdao.com/yws/public/resource/e8cbb6012bc3f5462b8a78019d0972ad/xmlnote/DDAEA06B69D14793A398098FE1419CC2/12)] 上图第一行就是我们的目标函数，下面三行是我们的约束条件，在满足约束条件的前提下，软件会不断遍历Xij所有可能的值，然后z也会根据Xij的变化而产生不同的值，这个时候用一个min函数取所有可能值当中的最小值，即可。 第三步：用LINGO代码实现 model: title 最少运费问题; sets: !集合的定义，WH是集合的名字，W1..W6是集合的长度，一般写成1..6,相当于创建了一个能放六个元素的容器WH，是抽象的，是虚无的，是一种声明，告诉我们“：”后面的变量是一个什么类型的变量，显然，后面的AI是一个确确实实有六个数的数组，是具体的，是实在的。 WH/W1..W6/:AI; !集合的名称、集合内的成员、集合的属性（可以看成是与改集合有关的变量或常量，相当与数组）; VD/V1..V8/:DJ; links(WH,VD):C,X; !以WH和VD为基础，衍生集合。相当于把两个向量结合在一起，形成一个二维数组，有行和列，C和X这两个变量是实在的具体的二维数组，只不过后面C我们赋值了，X是通过系统根据约束条件和目标函数自己赋值的; endsets data: !数据段; AI=60,55,51,43,41,52; DJ=35,37,22,32,41,32,43,38; C=6,2,6,7,4,2,5,9 4,9,5,3,8,5,8,2 5,2,1,9,7,4,3,3 7,6,7,3,9,2,7,1 2,3,9,5,7,2,6,5 5,5,2,2,8,1,4,3; enddata min=@sum(links(I,J):c(i,j)*x(i,j)); !目标函数.links我们上线提到了，是一个6X8的集合名; @for(WH(i):@sum(VD(j):x(i,j)) |
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