lingo代码编写经典例题
软件: lingo
以下是关于Lingo代码编写的经典例题及解析,涵盖不同应用场景:
一、学生平均成绩计算
问题描述 :计算5个学生每门课程的平均成绩并输出结果。
解决方案 :
定义数据结构
使用5维数组存储学生成绩,例如:
grades = [[80, 70, 90], [70, 85, 75], [90, 80, 95], [65, 75, 70], [85, 90, 80]]
计算平均成绩
通过循环遍历数组计算每个学生的平均分:
averages = []
repeat with i = 1 to
averages.append(sum(grades(i, :)) / 3)
end
输出结果
可将averages数组输出到文件或直接显示。
二、线性规划求解(最小费用运输问题)
问题描述 :6个产地与8个销地之间的最小费用运输问题,需满足产量与销量约束。
解决方案 :
定义集合与数据
sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume;

data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5;
建立目标函数与约束
min= @sum(links: cost * volume);
@for(vendors(j): @sum(warehouses(i): volume(i,j)) = demand(j));
@for(warehouses(i): @sum(vendors(j): volume(i,j)) <= capacity(i));
求解模型
使用Lingo的线性规划求解器运行代码,得到最优运输方案。
三、贷款年还款计算
问题描述 :计算10年期限、5%年利率下的等额本息还款额。
解决方案 :
建立数学模型
使用年金现值公式:
$$
x = \frac{P \cdot r \cdot (1+r)^n}{(1+r)^n-1}
$$
其中,$P=50000$元,$r=0.0531$,$n=10$年。
Lingo代码实现
50000 = x * @fpa(.0531, 10);
运行后得到年还款额约为6573.07元。
四、工厂生产流程优化
问题描述 :6个工厂生产两种产品,需满足产量与资源约束。
解决方案 :
定义集合与数据
sets: factory/1..6/: a; plant/1..3/: x;
data: a = 1, 2, 3, 4, 5, 6; x = 10, 20, 30;
建立目标函数与约束
@for(factory(i): @sum(plant(j): x(j)) = a(i));
@for(plant(j): @sum(factory(i): x(i,j)) <= x(j));
求解模型
通过Lingo优化生产分配,最大化资源利用率。
五、指派问题求解
问题描述 :7个人分配5项任务,求最优指派方案。
解决方案 :
定义集合与效率矩阵
sets: i/1..7/: person; j/1..5/: task; x(i,j):指派第i人做第j项任务;
建立约束条件
每项任务只能由1人完成:
@for(task(j): @sum(person(i): x(i,j)) = 1);
每人只能做1项任务:
@for(person(i): @sum(task(j): x(i,j)) = 1);
**求解模型
一、学生平均成绩计算
问题描述 :计算5个学生每门课程的平均成绩并输出结果。
解决方案 :
定义数据结构
使用5维数组存储学生成绩,例如:
grades = [[80, 70, 90], [70, 85, 75], [90, 80, 95], [65, 75, 70], [85, 90, 80]]
计算平均成绩
通过循环遍历数组计算每个学生的平均分:
averages = []
repeat with i = 1 to
averages.append(sum(grades(i, :)) / 3)
end
输出结果
可将averages数组输出到文件或直接显示。
二、线性规划求解(最小费用运输问题)
问题描述 :6个产地与8个销地之间的最小费用运输问题,需满足产量与销量约束。
解决方案 :
定义集合与数据
sets: warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendors/v1..v8/: demand; links(warehouses,vendors): cost, volume;

data: capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost=6 2 6 7 4 2 9 5;
建立目标函数与约束
min= @sum(links: cost * volume);
@for(vendors(j): @sum(warehouses(i): volume(i,j)) = demand(j));
@for(warehouses(i): @sum(vendors(j): volume(i,j)) <= capacity(i));
求解模型
使用Lingo的线性规划求解器运行代码,得到最优运输方案。
三、贷款年还款计算
问题描述 :计算10年期限、5%年利率下的等额本息还款额。
解决方案 :
建立数学模型
使用年金现值公式:
$$
x = \frac{P \cdot r \cdot (1+r)^n}{(1+r)^n-1}
$$
其中,$P=50000$元,$r=0.0531$,$n=10$年。
Lingo代码实现
50000 = x * @fpa(.0531, 10);
运行后得到年还款额约为6573.07元。
四、工厂生产流程优化
问题描述 :6个工厂生产两种产品,需满足产量与资源约束。
解决方案 :
定义集合与数据
sets: factory/1..6/: a; plant/1..3/: x;
data: a = 1, 2, 3, 4, 5, 6; x = 10, 20, 30;
建立目标函数与约束
@for(factory(i): @sum(plant(j): x(j)) = a(i));
@for(plant(j): @sum(factory(i): x(i,j)) <= x(j));
求解模型
通过Lingo优化生产分配,最大化资源利用率。
五、指派问题求解
问题描述 :7个人分配5项任务,求最优指派方案。
解决方案 :
定义集合与效率矩阵
sets: i/1..7/: person; j/1..5/: task; x(i,j):指派第i人做第j项任务;
建立约束条件
每项任务只能由1人完成:
@for(task(j): @sum(person(i): x(i,j)) = 1);
每人只能做1项任务:
@for(person(i): @sum(task(j): x(i,j)) = 1);
**求解模型