5LINGOWINDOWS命令

1、1.11.1 新建（新建（newnew）選用“新建”命令、單擊“新建”按鈕或直接按f2鍵可創(chuàng)建一個(gè)新的“model”窗口，輸入所要求解的模型。1.21.2 打開(kāi)（打開(kāi)（openopen）選用“打開(kāi)”命令、單擊“打開(kāi)”按鈕或直接按f3鍵可打開(kāi)一個(gè)已經(jīng)存在的文本文件。此文件可能是model文件。1.31.3 保存保存(save)(save)選用“保存”命令、單擊“保存”按鈕或直接按f4鍵保存當(dāng)前活動(dòng)窗口（最前臺(tái)的窗口）中的模型結(jié)果、命令序列等保存為文件。1.41.4 另存為另存為(save as(save as) )選用“另存為”命令或按f5鍵可以將當(dāng)前活動(dòng)窗口中的內(nèi)容保存為文本文件，其文件名為你

2、在“另存為”對(duì)話框中輸入的文件名。利用這種方法可將任何窗口的內(nèi)容如模型、求解結(jié)果或命令保存為文件。1.51.5 關(guān)閉（關(guān)閉（closeclose）選用“關(guān)閉”(close)命令或按f6鍵將關(guān)閉當(dāng)前活動(dòng)窗口。若此窗口是新建窗口或已經(jīng)改變了當(dāng)前文件的內(nèi)容，將提示是否想要保存改變后的內(nèi)容。5 lingo windows 命令命令5.1 5.1 文件菜單（文件菜單（file menufile menu）1.61.6打印打印(print)(print) 選用“打印” (print)命令、單擊“打印”按鈕或直接按f7鍵可將當(dāng)前活動(dòng)窗口中的內(nèi)容發(fā)送到打印機(jī)。1.71.7打印設(shè)置打印設(shè)置(print setu

3、p(print setup) ) 選用“打印設(shè)置”命令或直接按f8鍵可將文件輸出到指定打印機(jī)。1.81.8打印預(yù)覽打印預(yù)覽(print preview)(print preview) 選用“打印預(yù)覽”命令或直接按shift+f8鍵可進(jìn)行打印預(yù)覽。1.91.9輸出到日志文件輸出到日志文件(log output(log output) ) 選用“l(fā)og output”命令或按f9鍵打開(kāi)一個(gè)對(duì)話框，用于生成一個(gè)日志文件，它存儲(chǔ)接下來(lái)在“命令窗口”中輸入的所有命令。1.101.10提交提交lingolingo命令腳本文件命令腳本文件(take commands(take commands) ) 選用“

4、take commands”命令或直接按f11鍵可將命令腳本 （command script）文件提交給系統(tǒng)進(jìn)程來(lái)運(yùn)行。1.111.11引入引入lingolingo文件文件(import lingo file(import lingo file) ) 選用“import lingo file”命令或直接按f12鍵可打開(kāi)lingo格式模型的文件，然后lingo系統(tǒng)會(huì)盡可能把模型轉(zhuǎn)化為lingo語(yǔ)法允許的程序。1.121.12退出（退出（exitexit） 選用“exit”命令或直接按f10鍵可以退出lingo系統(tǒng)。2.12.1 恢復(fù)恢復(fù)(undo)(undo)選用“恢復(fù)”（undo）命令或按ct

5、rl+z組合鍵，將撤銷上次操作、恢復(fù)至其前狀態(tài)。2.22.2 剪切剪切(cut)(cut)選用“剪切”（cut）命令或按ctrl+x組合鍵可將當(dāng)前選中的內(nèi)容剪切至剪貼板中。2.32.3 復(fù)制復(fù)制(copy)(copy)選用“復(fù)制”（copy）命令、單擊“復(fù)制”按鈕或按ctrl+c組合鍵可將當(dāng)前選中的內(nèi)容復(fù)制到剪貼板中。2.42.4 粘貼粘貼(paste)(paste)選用“粘貼”（paste）命令、單擊“粘貼”按鈕或按ctrl+v組合鍵可將粘貼板中的當(dāng)前內(nèi)容復(fù)制到當(dāng)前插入點(diǎn)的位置。2.52.5特定粘貼特定粘貼.（paste specialpaste special）與上面命令不同，它可用于剪貼

6、板中的內(nèi)容不是文本的情形。2.62.6 全選全選(select all)(select all)選用“select all”命令或按ctrl+a組合鍵可選定當(dāng)前窗口中的所有內(nèi)容。2.72.7 匹配小括號(hào)匹配小括號(hào)(match parenthesis)(match parenthesis)選用“match parenthesis”命令、單擊“match parenthesis”按鈕或按ctrl+p組合鍵可為當(dāng)前選中的開(kāi)括號(hào)查找匹配的閉括號(hào)。2.82.8 粘貼函數(shù)粘貼函數(shù)(paste function)(paste function)選用“paste function”命令可以將內(nèi)部函數(shù)粘貼到當(dāng)前

7、插入點(diǎn)。5.2 編輯菜單編輯菜單 (edit menu)3.13.1 求解模型（求解模型（sloveslove）選用“求解”命令、單擊“slove”按鈕或按ctrl+s組合鍵可將當(dāng)前模型送入內(nèi)存求解3.23.2 求解結(jié)果（求解結(jié)果（solutionsolution）選用“solution”命令、單擊“solution”按鈕或直接按ctrl+o組合鍵可打開(kāi)求解結(jié)果對(duì)話框。可指定查看當(dāng)前內(nèi)存中求解結(jié)果的那些內(nèi)容3.33.3 查看（查看（looklook）選用“l(fā)ook”命令或直接按ctrl+l組合鍵可查看全部的或選中的模型文本內(nèi)容3.43.4 靈敏性分析（靈敏性分析（rangerange，ctrl

8、+rctrl+r）產(chǎn)生當(dāng)前模型的靈敏性分析報(bào)告：研究當(dāng)目標(biāo)函數(shù)的費(fèi)用系數(shù)和約束右端項(xiàng)在什么范圍（此時(shí)假定其它系數(shù)不變）時(shí)，最優(yōu)基保持不變。靈敏性分析是在求解模型時(shí)作出的，因此在求解模型時(shí)靈敏性分析是激活狀態(tài)，默認(rèn)是不激活。為激活靈敏性分析，運(yùn)行l(wèi)ingo|options，選擇general solver tab，在dual computations列表框中，選擇prices and ranges選項(xiàng)。靈敏性分析耗費(fèi)相當(dāng)多求解時(shí)間，因此速度很關(guān)鍵時(shí)，沒(méi)必要激活。5.3 lingo 菜單菜單簡(jiǎn)單舉例：簡(jiǎn)單舉例：例例5.15.1某家具公司制造書(shū)桌、餐桌、椅子，所用資源有三種：木料、木工、漆工。生產(chǎn)數(shù)

9、據(jù)如下表所示：每個(gè)書(shū)桌每個(gè)餐桌每個(gè)椅子現(xiàn)有資源總數(shù) 木 料8單位 6單位 1單位48單位 漆 工4單位 2單位 1.5單位20單位 木 工2單位1.5單位 0.5單位8單位 成品單價(jià) 60單位 30單位 20單位若要求桌子的生產(chǎn)量不超過(guò)5件，如何安排三種產(chǎn)品的生產(chǎn)可使利潤(rùn)最大？用desks、tables、chairs分別表示三種產(chǎn)品生產(chǎn)量，建立lp模型max=60*desks+30*tables+20*chairs;8*desks+6*tables+chairs=48;4*desks+2*tables+1.5*chairs=20;2*desks+1.5*tables+.5*chairs=8;t

10、ables=5;求解這個(gè)模型，并激活靈敏性分析。查看報(bào)告窗口（reports window）,結(jié)果如下：global optimal solution found at iteration: 33次迭代后得到全局最優(yōu)解objective value: 280.0000最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值：280 variable value reduced costdesks 2.000000 0.000000tables 0.000000 5.000000chairs 8.000000 0.000000最優(yōu)解中變量值：2個(gè)書(shū)桌（desks）, 0個(gè)餐桌（tables）, 8個(gè)椅子（chairs）。desks、ch

11、airs基變量（非0），tables非基變量（0）reduced cost：最優(yōu)單純形表中判別數(shù)所在行的變量的系數(shù)，表示當(dāng)變量有微小變動(dòng)時(shí),目標(biāo)函數(shù)的變化率。基變量reducedcost=0，非基變量xj,相應(yīng)reducedcost值表示xj增加一個(gè)單位時(shí)目標(biāo)函數(shù)減少（增加）的量max（min）型問(wèn)題。本例中：tables的reducedcost=5，表示當(dāng)非基變量tables值從0變?yōu)?時(shí)（此時(shí)假定其他非基變量保持不變，但為滿足約束條件，基變量顯然會(huì)發(fā)生變化），最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值=280-5=275。 row slack or surplus dual price 1 280.0000 1.00

12、0000 2 24.00000 0.000000 3 0.000000 10.00000 4 0.000000 10.00000 5 5.000000 0.000000slack（松弛：小于等于）orsurplus（剩余：大于等于）：松馳變量值（即約束離相等差多少）第1行松馳變量=280（行一表示目標(biāo)函數(shù)，行二對(duì)應(yīng)第一個(gè)約束）第2行松馳變量=24第3行松馳變量=0第4行松馳變量=0第5行松馳變量=5row slack or surplus dual price 1 280.0000 1.000000 2 24.00000 0.000000 3 0.000000 10.00000 4 0.000

13、000 10.00000 5 5.000000 0.000000dualprice（對(duì)偶價(jià)格）：對(duì)應(yīng)約束有微小變動(dòng)時(shí)，目標(biāo)函數(shù)的變化率。輸出結(jié)果中對(duì)應(yīng)每一約束有一個(gè)對(duì)偶價(jià)格。若其值為p，表示對(duì)應(yīng)約束中不等式右端項(xiàng)若增加1個(gè)單位，目標(biāo)函數(shù)將增加（減少）p個(gè)單位max(min)型問(wèn)題。顯然，若在最優(yōu)解處約束正好取等號(hào)（即“緊約束”，又稱有效約束或起作用約束），對(duì)偶價(jià)格值才可能不是0。本例中：第3、4行是緊約束，對(duì)應(yīng)對(duì)偶價(jià)格值為10，表示當(dāng)緊約束3)4desks+2tables+1.5chairs=20變?yōu)?)4desks+2tables+1.5chairs=21時(shí)，目標(biāo)函數(shù)值=280+10=290

14、。第4行類似。對(duì)非緊約束（如第2、5行是非緊約束），dualprice=0,表示對(duì)應(yīng)約束中不等式右端項(xiàng)的微小擾動(dòng)不影響目標(biāo)函數(shù)。有時(shí)，分析dualprice，也可對(duì)產(chǎn)生不可行問(wèn)題原因有所了解靈敏度分析（最優(yōu)解不變的前提下，目標(biāo)函數(shù)系數(shù)的變化范圍）：ranges in which the basis is unchanged: objective coefficient ranges current allowable allowablevariable coefficient increase decreasedesks 60.00000 20.0 4.0tables 30.00000 5.0

15、 infinitychairs 20.00000 2.5 5.0 目標(biāo)函數(shù)中desks變量原來(lái)的費(fèi)用系數(shù)為60，允許增加（allowableincrease）=20、允許減少（allowabledecrease）=4，說(shuō)明當(dāng)它在60-4，60+20=56，80范圍變化時(shí)，最優(yōu)基保持不變。tables、chairs變量，可類似解釋。由于此時(shí)約束沒(méi)有變化（只是目標(biāo)函數(shù)中某個(gè)費(fèi)用系數(shù)發(fā)生變化），所以最優(yōu)基保持不變的意思也就是最優(yōu)解不變（當(dāng)然，由于目標(biāo)函數(shù)中費(fèi)用系數(shù)發(fā)生了變化，所以最優(yōu)值會(huì)變化）。 righthand side rangesrow current allowable allowable

16、 rhs increase decrease 2 48.00000 infinity 24.0 3 20.00000 4.0 4.0 4 8.000000 2.0 1.333333 5 5.000000 infinity 5.0第2行約束中右端項(xiàng)（righthandside，簡(jiǎn)寫(xiě)為rhs）原來(lái)為48，當(dāng)它在48-24，48+=24，范圍變化時(shí)，最優(yōu)基保持不變。第3、4、5行可類似解釋。不過(guò)由于此時(shí)約束發(fā)生變化，最優(yōu)基即使不變，最優(yōu)解、最優(yōu)值也會(huì)發(fā)生變化。靈敏性分析結(jié)果表示的是最優(yōu)基保持不變的系數(shù)范圍。由此，也可進(jìn)一步確定當(dāng)目標(biāo)函數(shù)的費(fèi)用系數(shù)和約束右端項(xiàng)發(fā)生小的變化時(shí)，最優(yōu)基和最優(yōu)解、最優(yōu)值如何

17、變化。例例5.2 5.2 一奶制品加工廠用牛奶生產(chǎn)a1,a2兩種奶制品，1桶牛奶可在甲車間用12小時(shí)加工成3公斤a1，或者在乙車間用8小時(shí)加工成4公斤a2。根據(jù)市場(chǎng)需求，生產(chǎn)的a1,a2全部能售出，且每公斤a1獲利24元，每公斤a2獲利16元。現(xiàn)在加工廠每天能得到50桶牛奶的供應(yīng)，每天正式工人總的勞動(dòng)時(shí)間480小時(shí)，并且甲車間每天至多能加工100公斤a1，乙車間的加工能力沒(méi)有限制。試為該廠制訂一個(gè)生產(chǎn)計(jì)劃，使每天獲利最大，并進(jìn)一步討論以下3個(gè)附加問(wèn)題： 1） 若用35元可以買到1桶牛奶，應(yīng)否作這項(xiàng)投資？若投資，每天最多購(gòu)買多少桶牛奶？ 2）若可以聘用臨時(shí)工人以增加勞動(dòng)時(shí)間，付給臨時(shí)工人的工資最

18、多是每小時(shí)幾元？3） 由于市場(chǎng)需求變化，每公斤a1的獲利增加到30元，應(yīng)否改變生產(chǎn)計(jì)劃？代碼：max=72*x1+64*x2;x1+x2=50;12*x1+8*x2=480;3*x11的正整數(shù)）：n點(diǎn)求解 barrier: 障礙法 (即內(nèi)點(diǎn)法)4.1 命令行窗口（命令行窗口（open command window）選用“open command window”命令或直接按ctrl+1可打開(kāi)命令行窗口。在命令行窗口中可獲得命令行界面，在“:”提示符后可以輸入命令行命令。4.2 狀態(tài)窗口（狀態(tài)窗口（status window）選用“status window”命令或直接按ctrl+2可打開(kāi)ling

19、o的求解狀態(tài)窗口。若在編譯期間沒(méi)有表達(dá)錯(cuò)誤，則lingo將調(diào)用適當(dāng)?shù)那蠼馄鱽?lái)求解模型。當(dāng)求解器開(kāi)始運(yùn)行時(shí)，會(huì)顯示如下的求解器狀態(tài)窗口（lingo solver status）。5.4 窗口菜單（窗口菜單（windows menu） 求解器狀態(tài)窗口對(duì)監(jiān)視求解器進(jìn)展和模型大小有用。它提供了一個(gè)中斷求解器按鈕（interrupt solver），點(diǎn)擊它會(huì)導(dǎo)致lingo在下一次迭代時(shí)停止求解。 絕大多數(shù)情況下，系統(tǒng)能夠交還和報(bào)告到目前為止的最好解。一個(gè)例外是線性規(guī)劃模型，返回的解無(wú)意義，應(yīng)該被忽略。但這并不是一個(gè)問(wèn)題，因?yàn)榫€性規(guī)劃通常求解速度很快，很少需要中斷。注意：在中斷求解器后，必須小心解釋當(dāng)前解

20、，因?yàn)檫@些解可能根本就不最優(yōu)解、可能也不是可行解或者對(duì)線性規(guī)劃模型來(lái)說(shuō)就是無(wú)價(jià)值。 在中斷求解器按鈕的右邊的是關(guān)閉按鈕（close）。點(diǎn)擊它可以關(guān)閉求解器狀態(tài)窗口，不過(guò)可在任何時(shí)間通過(guò)選擇windows|status window再重新打開(kāi)。 在中斷求解器按鈕的左下角是標(biāo)記為更新時(shí)間間隔（update interval）域。系統(tǒng)將根據(jù)該域指示的時(shí)間（以秒為單位）為周期更新求解器狀態(tài)窗口。可以隨意設(shè)置該域，若設(shè)置為0將導(dǎo)致更長(zhǎng)的求解時(shí)間系統(tǒng)在更新的時(shí)間會(huì)超過(guò)求解模型的時(shí)間。變量框（variables）total顯示當(dāng)前模型全部變量數(shù)，nonlinear顯示其中非線性變量數(shù)，integers顯示其

21、中整數(shù)變量數(shù)。非線性變量是指它至少處于某一個(gè)約束中的非線性關(guān)系中。例如，對(duì)約束x+y=100;x和y都是線性變量。對(duì)約束x*y=100;x和y的關(guān)系是二次的，所以x和y都是非線性變量。對(duì)約束x*x+y=100;x是二次方是非線性的，y雖與x構(gòu)成二次關(guān)系，但與x*x這個(gè)整體是一次的，因此y是線性變量。被計(jì)數(shù)變量不包括lingo確定為定值的變量。例如：x=1;x+y=3;這里x是1，由此可得y是2，所以x和y都是定值，模型中的x和y都用1和2代換掉。約束（constraints）框 total顯示當(dāng)前模型擴(kuò)展后的全部約束數(shù)，nonlinear顯示其中的非線性約束數(shù)。非線性約束是該約束中至少有一個(gè)非

22、線性變量。如果一個(gè)約束中的所有變量都是定值，那么該約束就被剔除出模型（該約束為真），不計(jì)入約束總數(shù)中。非零（nonzeroes）框 total顯示當(dāng)前模型中全部非零系數(shù)的數(shù)目，nonlinear顯示其中的非線性變量系數(shù)的數(shù)目。內(nèi)存使用（generator memory used，單位：k）框顯示當(dāng)前模型在內(nèi)存中使用的內(nèi)存量?？梢酝ㄟ^(guò)使用lingo|options命令修改模型的最大內(nèi)存使用量。已運(yùn)行時(shí)間（elapsed runtime）框顯示求解模型到目前所用的時(shí)間，它可能受到系統(tǒng)中別的應(yīng)用程序的影響。顯示當(dāng)前模型求解器的運(yùn)行狀態(tài)。域的含義如下。域名含義可能的顯示model class 當(dāng)前模型的類型（請(qǐng)參閱本書(shū)第1章） lp，qp，ilp，iqp，pilp， piqp，nlp，inlp，pinlp （以i開(kāi)頭表示ip，以pi開(kāi)頭表示pip） state 當(dāng)前解的狀態(tài) global optimum, local optimum, feasible, in