LINGO线性规划工具(含破解补丁)

winwin7小编为大家带来的LINGO软件是一种专业的线性规划工具，广泛用于解决复杂的优化问题。它能够帮助用户在资源有限的情况下做出最佳的决策，以实现最大的效益。LINGO软件具有强大的数学建模能力，用户可以通过它来建立线性规划模型，定义决策变量、目标函数、约束条件等。同时，LINGO还提供了丰富的数学运算和优化算法，可以对模型进行求解和优化，找到最优解。LINGO的使用非常灵活，支持多种不同的应用领域。无论是生产调度、库存管理、物流优化，还是市场营销策略、金融投资决策等，都可以通过LINGO来进行优化和决策分析。它的应用范围非常广泛，可以满足各种复杂的实际问题的需求。LINGO还提供了直观友好的用户界面和丰富的功能模块，使得用户能够轻松地进行建模和求解。它支持多种数据导入和导出格式，可以与其他软件进行数据交互，方便用户进行数据处理和结果分析。

使用说明lingo导出数据的方法

与大多数接口函数一样，@ ODBC可以导出数据并导入数据。具体来说，您可以在模型的数据部分中使用@ODBC函数将集合成员和属性值导出到ODBC数据源。要使用@ODBC导出解决方案，请将调用@ODBC放入模型的数据部分。每次解决模型时都会执行这些@ODBC导出指令。

语法形式1：

使用@ODBC导出数据的第一种语法形式是：

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

'column_name_n']]]]] = object_list;

注意：导入时，@ODBC出现在等号右侧。导出时，@ODBC函数出现在等号的左侧。

请记住，集合成员将导出为文本，而集合属性将导出为双精度浮点值。

使用@ODBC将数据值导出到ODBC数据源的一些示例如下：

示例1：@ODBC('TRANSPORTATION'，

'LINKS'，'VOLUME')=音量;

LINGO将VOLUME属性的值发送到ODBC数据源TRANSPORTATION中的数据表LINKS中标题为VOLUME的列。

示例2：@ODBC()= NUMBER_WORKING;

@ODBC函数的所有参数都已省略，默认为数据源的模型标题，数据表的父集属性以及列名的属性名称。 因此，假设我们使用TITLE语句命名此模型SCHEDULING，并且在集合SCHEDULES上定义了属性NUMBER_WORKING，则LINGO将属性NUMBER_WORKING导出到ODBC数据源SCHEDULING中数据表SCHEDULES中标题为NUMBER_WORKING的列。

LINGO软件特色

收起Lingo特性：Lingo 是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。Lingo 提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。

简单的模型表示

Lingo 可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。

方便的数据输入和输出选择

Lingo 建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地，Lingo 可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。

强大的求解引擎

Lingo 内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整数最佳化。

Model Interactively or Create Turn-key Applications

Lingo 提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。Lingo 也提供 DLL 和 OLE 界面可供使用者由撰写的程序中呼叫。

广泛的文件和 HELP 功能

Lingo 提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。Lingo 使用者手册有详细的功能定义。

LINGO软件功能

1、对线性模型进行快速求解，以改进简单的求解器

提高大型线性模型的性能，提高单纯形解算器。

大型模型解决了了平均为35%的速度更快，使用原始单纯形和20%的速度更快的双单纯形。

2、整数解算器具有新功能的改进

为了保证运行的再现性，引入了一种新的优化模式。

调查最快的替代方案。

加强的K-Best算法可以找到最好的解决方案，让K在更长的时间内找到解决方案。

采用新的启发式算法，寻找更快的解决方案，采用背包约束和块结构模型。

新的预处理水平•类非线性模型的性能更好地收紧变界。

3、增强随机解

•在大型线性多级SP的情况下，解决了60%的嵌套Benders分解方法，可以更快地改进管理。

对不具备全部追索权的多级SP模型进行更好的处理。

随机参数的任何复杂函数都可以通过扩展解析器来使用。

4、全局求解器得到了改进

对于二次问题的类别，全局解算器的性能有了很大的提高。特别是非凸二次

其它人拒绝提问，否则只有传统的NLP求解器才能慢慢获得局部最优解。有些问题可以解决

过去难以解决的问题，世界上最好的，尤其是金融投资组合模型的最低购买量，

和/或限制仪器数量在非零水平。

•线性化采用了新的约束收紧过程，提高了线性模型的可解性。

在很多车型中，显著的速度更快，性能更强，比如@最大()，@最小()，@Z=ZZZ=0或1，等等。

5、支持本地Macintosh和Linux的支持

•Macintosh和Linux平台的原始支持已经完全改写了LINGO软件的用户界面。

以下是MacLINGO模型中对图像的非线性程序。

6、矩阵函数

•在Lingo矩阵运算中添加了一些新功能。

支持的操作包括：计算特征值和特征向量，计算矩阵行列式，计算Cholesky分解，

矩阵的逆矩阵，以及矩阵的转动。

7、线性回归

增加了多线性回归的新回归函数。

8、其他改进

现在支持Tornado图。

额外的分类能力，方便数据准备和解决方案报告。

•“stm2”的新日期功能ymdhms，将LINGO的标准时间值转换为等效日历日期和时间。

LINGO软件是一种功能强大的线性规划工具，能够帮助用户解决复杂的优化问题。它具有强大的数学建模能力和优化算法，支持多种应用领域和数据处理方式。使用LINGO，用户可以做出最佳决策，实现资源最大化利用，提高效益和竞争力。