最优化问题求解及Lingo教程

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最优化问题求解及Lingo教程

2024-07-16 23:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

介绍

Lingo是一款求解最优化问题的软件,可以用于求解非线性规划,也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等,功能十分强大,是求解优化模型的最佳选择。

最优化问题

首先介绍一下什么是最优化问题。

最优化问题,即在所有可行的方案中选出使得目标最优的方案的实际问题。

优化问题的三要素是:

决策变量约束条件目标函数 数学规划/函数优化问题的标准形式

min ⁡ / max ⁡ f ( x ) s . t . g i ( x ) ≤ 0 , i = 1 , … , m 1 h j ( x ) = 0 , j = 1 , … , m 2 f : D → R , D ⊆ R n \min/ \max f(x)\\ s.t. g_i(x)\leq0,i=1,\dots,m_1\\ h_j(x)=0,j=1,\dots,m_2\\ f:D \rightarrow R,D \subseteq R^n min/maxf(x)s.t.gi​(x)≤0,i=1,…,m1​hj​(x)=0,j=1,…,m2​f:D→R,D⊆Rn

优化问题分类

根据决策变量取值情况不同,分为连续型和离散型。

根据有无约束条件分为无约束优化和带约束优化。

根据处理思想方法不同,分为数学规划(函数优化问题)、组合优化、图论与网络流、动态规划、目标优化、模糊优化、随机优化、对策与决策……

Lingo教程 求解LP问题

min ⁡ = 2 ∗ x 1 + 3 ∗ x 2 s . t . x 1 + x 2 ≥ 350 x 1 ≥ 100 2 ∗ x 1 + x 2 ≤ 600 \min=2*x_1+3*x_2\\ s.t. x_1+x_2 \geq 350\\ x_1 \geq 100\\ 2*x_1+x_2 \leq 600 min=2∗x1​+3∗x2​s.t.x1​+x2​≥350x1​≥1002∗x1​+x2​≤600

求解这样一个问题,只需直接输入如下代码,写法基本与数学公式一直,不用改写成标准形式

min=2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100; 2*x1+x2求解非线性菜单中勾选二次规划识别!!否则会按照INLP问题求解,只能得出局部最优解。

image-20200907165607014

max=98*x1+277*x2-x1^2-0.3*x1*x2-2*x2^2; x1+x202x,x≤0​ fx=@if(x #gt# 0,100,2*x)

集合操作函数 @in(set_name,index_1[,index_2]) 是否在集合中,返回0/1@wrap(index,limit) 取模,返回 j=index-k*limit=index(mod limit) +1, k为整数,保证j在[1, limit]内@size(set_name) 集合成员个数 集合循环函数 @FOR(set_name:constraint_expressions) 对每个元素生成约束@MAX(set_name:expressions) 表达式的最大值@MIN(set_name:expressions) 表达式的最小值@SUM(set_name:expressions) 表达式的和

例:产生序列{1,4,9,16,25}

model: sets: number/1..5/:x; endsets @for(number(i):x(i)=i^2); end

例:

s=@sum(number(i)|i#le# 5: x); !前5个求和 m=@min(number(i)|i#ge# 5: x); !5个之后的最小值

在这里插入图片描述

输入输出函数 @OLE excel表格读取@file@text 求解状态 @status()0 Global Optimum 全局最优1 Infeasible 不可行2 Unbounded 无界3 Undetermined 不确定4 Feasible 可行5 Infeasible or Unbounded6 Local Optimum 局部最优7 Locally Infeasible 局部不可行(可行解可能存在,但lingo没找到)8 Cutoff 目标函数的截断值被达到9 Numeric Error 算数错误 Lingo建模技巧 尽量使用实数优化,减少整数约束和整数变量尽量使用光滑优化,少用绝对值、符号函数、多变量求最大/最小值、四舍五入、取整等尽量使用线性模型,x/y


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