在lingo中求解優化問題後怎麼利用結果計算別的式子

2022-08-23 02:40:22 字數 1549 閱讀 5479

1樓:匿名使用者

把這個式子作為約束條件寫進去就可以了

lingo求解優化問題時,執行結果中的reduced cost可以既有正數又有負數麼

2樓:day忘不掉的痛

reduced cost:非基變數增加一個單位時(其他非基變數保持不變)目標函式減少的量(對max型問題)

slack orsurplus:資源(原材料)剩餘量

dual price :最優解下「資源」增加1單位時「效益」的增量;或者是原料增1單位,利潤增加的值

3樓:rx丶楓

正的是減少,負的是增加

lingo可以解決什麼優化問題?

4樓:匿名使用者

原則上任何優化問題都可求解,關鍵是(1)有沒有解;(2)有解的話滿意程度如何。

lingo程式設計比較簡單,但優化模型的建立有時比較有技巧,比如在建模書上廣泛存在的參與面試的人員的面試順序安排問題。

5樓:匿名使用者

這個很複雜 看你的約束和目標函式是不是線性或者二次規劃 你這裡沒有說清楚

目標函式有log那你也可以考慮是不是可以去掉log後變成線性的

另外你這個是0-1規劃 而且規模很大 可能在時間上也會有問題 這個都不知道 需要具體的考慮

用lingo11如何解非線性的優化問題。

6樓:匿名使用者

max=5507+18.20*x1+103.08*x2+0.

85*x3-0.13*x1*x1-6.40*x2*x2-0.

14*x3*x3-0.45*x1*x2+0.32*x1*x3+0.

46*x2*x3;

lingo求解問題? 5

7樓:旅天秋梵

用lingo求解多目標規劃的基本方法是先確定一個目標函式,求出它的最優解,然後把此最優值作為約束條件,求其它目標函式的最優解,如果將所有的目標函式都改成約束條件,則此時的優化問題退化為一個含等式或不等式的方程組(混合組),lingo能求解像這樣沒有目標函式只有約束條件的混合組的可行解,有些組合優化問題和網路優化問題,因為變數多,需要很長時間運算才能算出結果,如果設定一個期望的目標值,把目標函式改成約束條件,則幾分鐘就能得到一個可行解,多試幾個目標值,很快就能找到最優解,對於多目標規劃,同樣可以把多個目標中的一部分乃至全部改成約束條件,取適當的限制值,然後用lingo求解,從中找出理想的最優解,這樣處理的最大優勢是求解速度快,節省時間。

lingo解決最優化問題高手,希望能給出**,只要問題解決,可以多給分。。。

8樓:匿名使用者

你這個問題光找個軟體寫寫是沒用的 就算寫了你知道軟體怎麼算的嗎? 如果不知道又怎麼確保軟體算的就正確了?

實際上 如果你的式子表達正確那麼問題應該不復雜 你的in是什麼 是ln還是什麼? 最右側的豎線又是什麼

你的x是xi這個集嗎? x1=1 x2=5這樣嗎?

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