LINDO、LINGO 入门 要学好用这两个软件最好的办法就是学习他们自带的HELP 文件。 下面拟举数例以说明这两个软件的最基本用法（例子均选自张莹《运筹学基础》）。 例１. （选自《运筹学基础》Ｐ５４. 混合问题，线性规划问题） 一种 的特性可用两个指标描述：其点火性用“辛烷数”描述，其挥发性用“蒸 汽 ”描述。某炼油厂有四种标准 ，设其标号分别为１，２，３，４，其特性及 库存量列于下表１中，将上述标准 适量混合，可得两种飞机 ，某标号为１，２， 这两种飞机 的性能指标及产量需求列于表２中。 问应如何根据库存情况适量混合各种标准 ，使既满足飞机 的性能指标，而 产量又为最高。 表１ 标准 辛烷数 蒸汽 （g/cm^2 ） 库存量 １ １０７. ５ 7.11*10^(-2) ３８００００ ２ ９３. ０ 11.38*10^(-2) ２６２２００ ３ ８７. ０ 5.69*10^(-2) ４０８１００ ４ １０８. ０ 28.45*10^(-2) １３０１００ (1 g/cm^2=98Pa) 表２ 飞机 辛烷数 蒸汽 （g/cm^2 ） 产量需求（Ｌ） １ >= ９１ <= ９. ９６＊１０^(-2) 越多越好 ２ >= １００ <= ９. ９６＊１０^(-2) >= ２５００００ 建模过程 略（详见《运筹学基础》Ｐ５４—５５） 目标函数：max z=x1+x2+x3+x4 约束条件：x5+x6+x7+x8>=250000 x1+x5<=380000 x2+x6<=265200 x3+x7<=408100 x4+x8<=130100 2.85x1-1.42x2+4.27x3-18.49x4>=0 2.85x5-1.42x6+4.27x7-18.49x8>=0 16.5x1+2.0x2-4.0x3+17x4>=0 7.5x5-7.0x6-13.0x7+8.0x8>=0 xj>=0(j=1,2...,8) 下面我们就用LINDO 来解这一优化问题。 输入语句： max(不区分大小写) x1+x2+x3+x4 ST(大写或写subject to) x5+x6+x7+x8>=250000 x1+x5<=380000 x2+x6<=265200 x3+x7<=408100 x4+x8<=130100 2.85x1-1.42x2+4.27x3-18.49x4>=0 2.85x5-1.42x6+4.27x7-18.49x8>=0 16.5x1+2.0x2-4.0x3+17x4>=0 7.5x5-7.0x6-13.0x7+8.0x8>=0 end 然后再按运算符键即可得结果。 LINDO 是规定Ｘj 非负的，我们可发现输入方式与我们的数学书写的形式基本一致，运 算后，计算机会问您是否需要灵敏度分析，我们选择是，结果如下： LP OPTIMUM FOUND AT STEP 6 OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) 933400.0 VARIABLE VALUE REDUCED COST X1 161351.734375 0.000000