LINGO

csharp

留个记录
http://zhidao.baidu.com/question/168993124.html

钢管原材料每根长19m，现需要A,B,C,D四种钢管部件，长度分别为4m,5m,6m,8m，数量分别为50，10，20，15根因不同下料方式之间的转换会增加成本，因而要求不同的下料方式不超过3种，试安排下料方式，使所需圆钢材料的总数量最少。
在LINGO中运行如下程序即可。

model:
sets:
bujian/1..4/:L,b;
cutfa/1,2,3,4/:x;
links(bujian,cutfa):N;
endsets
data:
L=4 5 6 8;
b=50 10 20 15;
enddata
min=@sum(cutfa:x);
ZL=19;
@for(bujian(i):@sum(cutfa(j):N(i,j)*x(j))>=b(i));
@for(cutfa(j):@sum(bujian(i):L(i)*N(i,j))<=ZL);
@for(cutfa(j):@sum(bujian(i):L(i)*N(i,j))>ZL-4);
@for(cutfa:@gin(x));@for(links:@gin(N));

end

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类似帖子

http://bbs.mjtd.com/forum.php?mod=redirect&goto=findpost&ptid=110787&pid=645540

用长度为4m的圆钢，下长度为698mm的零件4000个和长度为518mm的零件3600个。如何下料才能使消耗的圆钢数量最少？

sets:
bujian:L,b;
cutfa/1,2/:x;
links(bujian,cutfa):N;
endsets
data:
L = 698,518;
b = 4000,3600;
enddata
min=@sum(cutfa:x);ZL = 4000;
@for(bujian(i):@sum(cutfa(j):N(i,j)*x(j))>=b(i));
@for(cutfa(j):@sum(bujian(i):L(i)*N(i,j))<=ZL);
@for(cutfa:@gin(x));
@for(links:@gin(N));

这个好像就是把上面的改动了几句

百度百科
http://baike.baidu.com/view/486029.htm?fr=aladdin

LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即“交互式的线性和通用优化求解器”，由美国LINDO系统公司（Lindo System Inc.）推出的，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。

一个教程
http://www.360doc.com/content/11/1107/10/907943_162432934.shtml

解方程组
http://zhidao.baidu.com/question/283846252.html?fr=qrl&index=0&qbl=topic_question_0&word=LINGO

15x+642.5y+166.5z=651
642.5x+30196.85y+7331.56z=28704.23
166.5x+7331.56y+1906.27z=7258.8

model:
min=@abs(15*x+642.5*y+166.5*z-651)+@abs(642.5*x+30196.85*y+7331.56*z-28704.23)+@abs(166.5*x+7331.56*y+1906.27*z-7258.8);
@free(x);
@free(y);
@free(z);
end

Global optimal solution found.
  Objective value:                              0.000000
  Extended solver steps:                               0
  Total solver iterations:                             0

Variable           Value        Reduced Cost
                              X        35.49355            0.000000
                              Y       0.3555204            0.000000
                              Z      -0.6596100            0.000000