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简化的LINGO 01规划模型代码

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简介：
本文章介绍了如何简化LINGO软件中用于解决规划问题的模型代码，旨在帮助读者提高建模效率和程序可读性。 简单的LINGO 01规划模型代码可以用于练习建模技能。

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  • 简化的LINGO 01规划模型代码
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    本文章介绍了如何简化LINGO软件中用于解决规划问题的模型代码，旨在帮助读者提高建模效率和程序可读性。 简单的LINGO 01规划模型代码可以用于练习建模技能。
     
  • 0-1规划的Lingo代码
    优质
    本文章介绍了如何使用Lingo软件进行从零到一的规划问题建模与求解，并提供了相应的代码示例。适合初学者参考学习。 这段文字描述了一个适用于LINGO 10.0及以上版本的高质量0-1规划代码。该代码可以直接复制到软件中进行运算使用。
     
  • 非线性规划和01规划模型
    优质
    本课程聚焦于非线性与0-1整数规划的核心理论及应用，涵盖模型构建、算法设计及其在工程、金融等领域的实践案例。 代码非常清晰，并对非线性规划和01规划做了详细的解释。
     
  • 数学建模中的线性规划与整数规划及LINGO软件.zip
    优质
    本资料深入讲解了数学建模中常用的线性规划和整数规划方法，并详细介绍了如何使用LINGO软件进行模型求解，适用于学习优化理论和解决实际问题的读者。 LINGO软件是由美国LINDO系统公司开发的主要产品。LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，意为交互式的线性和通用优化求解器。它可以用于解决非线性规划问题，并且可以用来求解一些线性和非线性方程组的问题，功能非常强大，是处理优化模型的最佳选择之一。其特点在于内置了建模语言和十几个内部函数，支持整数决策变量（包括0-1整数规划），使用起来既灵活又高效。此外，LINGO还能够方便地与Excel和其他数据库软件进行数据交换。
     
  • CCR经典模型的LINGO乘子法代码
    优质
    本简介提供了一段用于实现CCR（Charnes, Cooper and Rhodes）效率评估的经典DEA（数据 envelopment 分析）模型中乘子的LINGO编程代码，采用乘子法求解。 学习经典模型CCR的LINGO代码后，可以对更复杂的模型进行自行修改并运行代码。
     
  • IBM BLM战略规划模型简介
    优质
    IBM BLM（Business Leadership Model）是一种全面的战略管理框架，帮助企业将市场洞察转化为战略执行。该模型强调以客户为中心，助力企业实现可持续增长和业务成功。 本段落详细介绍了IBM推出的BLM战略规划模型，涵盖了从分析差距、市场洞察到确定战略意图以及关键业务设计及相关资源支撑的全过程。通过这篇文档可以系统地了解整个BLM模型的应用，并且值得一提的是，华为也引入并使用了这一模型。
     
  • LINGO中的非线性规划问题
    优质
    本文章深入探讨了在数学优化软件LINGO中如何处理复杂的非线性规划问题，包括建模技巧和求解策略。 LINGO非线性规划程序可以直接运行，属于数学建模中的非线性规划。
     
  • Lingo模型：动态规划（从A到E的最短路径，单一目标）
    优质
    本段介绍Lingo软件解决动态规划问题的方法，通过实例演示如何利用Lingo求解从点A到点E的最短路径问题，专注于单一目标优化。 动态规划可以用于求解从点A到点E的最短路径问题，当目的地是单个节点（如本例中的E）时，可以通过构建图的邻接矩阵或列表，并使用递归或者迭代的方法来计算每个顶点到达终点的最佳路径长度。在具体实现中，需要初始化一个数组保存每个结点到目标的距离，在每次迭代中更新这些值直到找到从起点A到终点E的最短距离为止。
     
  • 关于整数规划模型的Python代码（1）
    优质
    本篇文章介绍了一个基于Python编程语言实现的整数规划模型的基础代码框架。通过实例详细解释了如何利用PuLP等库构建和求解简单的整数规划问题，为初学者提供了一步一步的操作指南。 本段落介绍了两种用于优化问题的Python代码实现方法：匈牙利算法和整数规划模型。其中，匈牙利算法利用了scipy库中的linear_sum_assignment函数，通过输入开销矩阵来获取最优指派的行列索引及对应的元素值。而整数规划模型则借助PuLP库进行求解，包括定义变量、目标函数以及约束条件等步骤以找到问题的最佳解决方案。这两种方法都适用于解决优化问题，并且具有实际的应用价值。
     
  • 01规划问题的算法
    优质
    《01规划问题的算法》一书聚焦于探讨二元决策变量下的最优化策略，系统介绍了解决此类问题的核心理论与实用算法。 粒子群算法适用于解决非常复杂的01规划问题，这是我目前见过的比较好的总结文章。