lingo官方版是用來求解線性和非線性優化問題的簡易工具。lingo官方版內置了一種建立最優化模型的語言,可以簡便地表達大規模問題,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析結果。lingo軟件擁有功能齊全、建模速度快的特點,是一款具有強大建模功能的交互式數學建模工具。

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版本說明

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Maple 2018(數學模型計算)

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軟件介紹

      LINGO全稱是Linear INteractive and General

Optimizer的縮寫---交互式的線性和通用優化求解器。它是一套設計用來幫助您快速,方便和有效的構建和求解線性,非線性,和整數最優化模型的功能全面的工具。包括功能強大的建模語言,建立和編輯問題的,

全功能環境,讀取和寫入Excel和數據庫的功能,和一系列完全內置的求解程序。

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軟件特點

      收起Lingo特性:Lingo 是使建立和求解線性、非線性和整數**化模型更快更簡單更有效率的綜合工具。Lingo 提供強大的語言和快速的求解引擎來闡述和求解**化模型。

      簡單的模型表示

      Lingo 可以將線性、非線性和整數問題迅速得予以公式表示,并且容易閱讀、了解和修改。

      方便的數據輸入和輸出選擇

      Lingo 建立的模型可以直接從數據庫或工作表獲取資料。同樣地,Lingo 可以將求解結果直接輸出到數據庫或工作表。

      強大的求解引擎

      Lingo 內建的求解引擎有線性、非線性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整數**化。

      Model Interactively or Create Turn-key Applications

      Lingo 提供完全互動的環境供您建立、求解和分析模型。Lingo 也提供 DLL 和 OLE 界面可供使用者由撰寫的程序中呼叫。

      廣泛的文件和 HELP 功能

      Lingo 提供的所有工具和文件可使你迅速入門和上手。Lingo 使用者手冊有詳細的功能定義。

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軟件功能

      1、改進單純形求解器的線性模型的快速求解

      改進單純形解算器提高大型線性模型的性能。

      大模型解決了平均為35%的速度更快,使用原始單純形和20%的速度更快的雙單純形。

      2、具有新特性的改進的整數解算器

      一種新的優化模式已被引入,以確保運行的重現性。

      調查最快的替代方案。

      增強的K-Best算法尋找**的解決方案,允許K在多一點時間比找到一個解決方案。

      尋找更快的解決方案,以背包約束和塊結構模型,采用新的啟發式算法。

      新的預處理水平?收緊變界更好的類非線性模型的性能。

      3、增強隨機解

      ?大型線性多級SP的情況下解決60%改進管理更快的嵌套Benders分解法。

      更好地處理不具備全部追索權的多級SP模型。

      解析器的擴展允許隨機參數的任意復雜函數的使用。

      4、改進的全局求解器

      在二次問題的類上,全局解算器的性能得到了極大的改善。特別是,非凸二次

      其他者拒絕問題,否則只有慢慢局部最優解的傳統的NLP求解器。可以解決一些

      以前難以解決的問題,全球最優性,特別是金融投資組合模型的最低購買量,

      和/或限制儀器的數量在非零水平。

      ?采用了新的約束收緊過程線性化,提高了線性模型的可解性。

      顯著更快,更強大的性能在許多車型上的功能,如@最大(),@最小(),@的Z = Z Z Z = 0或1,等等。

      5、本地的Macintosh和Linux的支持

      ?LINGO軟件的用戶界面已經完全改寫為Macintosh和Linux平臺的原生支持。

      下面是一個對圖像的非線性的程序在Mac LINGO模型

      6、矩陣函數

      ?已經出現了一些新的功能被添加到Lingo進行矩陣運算。

      支持的操作包括:特征值和特征向量的計算、矩陣的行列式,Cholesky分解,

      矩陣的逆矩陣,和矩陣的轉置。

      7、線性回歸

      增加了多元線性回歸的新的回歸函數。

      8、其他改進

      現在支持Tornado圖。

      額外的分類能力,方便數據準備和解決方案報告。

      ?新日期的功能,“stm2ymdhms,LINGO的標準時間值轉換為等效的日歷日期和時間。

使用說明

lingo怎么導出數據?

與大多數接口函數一樣,@ ODBC可以導出數據并導入數據。具體來說,您可以在模型的數據部分中使用@ODBC函數將集合成員和屬性值導出到ODBC數據源。要使用@ODBC導出解決方案,請將調用@ODBC放入模型的數據部分。每次解決模型時都會執行這些@ODBC導出指令。

語法形式1:

使用@ODBC導出數據的第一種語法形式是:

@ODBC(['data_source'[,'table_name'[,'column_name_1'[,...,

'column_name_n']]]]] = object_list;

注意:導入時,@ODBC出現在等號右側。導出時,@ODBC函數出現在等號的左側。

請記住,集合成員將導出為文本,而集合屬性將導出為雙精度浮點值。

使用@ODBC將數據值導出到ODBC數據源的一些示例如下:

示例1:@ODBC('TRANSPORTATION',

'LINKS','VOLUME')=音量;

LINGO將VOLUME屬性的值發送到ODBC數據源TRANSPORTATION中的數據表LINKS中標題為VOLUME的列。

示例2:@ODBC()= NUMBER_WORKING;

@ODBC函數的所有參數都已省略,默認為數據源的模型標題,數據表的父集屬性以及列名的屬性名稱。 因此,假設我們使用TITLE語句命名此模型SCHEDULING,并且在集合SCHEDULES上定義了屬性NUMBER_WORKING,則LINGO將屬性NUMBER_WORKING導出到ODBC數據源SCHEDULING中數據表SCHEDULES中標題為NUMBER_WORKING的列。

軟件特別說明

免責聲明:本軟件只作學習交流使用,僅供個人研究,請勿用作商業用途,請在試用后24小時內刪除,請支持正版!

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