今天给各位分享使用Lingo软件解线性规划问题及结果分析的知识，其中也会对线性规划问题及解决办法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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线性规划基本解的求法
XB就是基矩阵B的逆矩阵乘以b也就是[4;5]这个列向量。因为解一定处于边界，所以不会有超过秩的个数2（也就是该题中两个等式约束）个自变量会在基中，而其他的X都会为0。所以就得到这些基矩阵（B1是让X3，X4为0。B2是让X2X4为0以此类推。）>>B1=[12;21];b=[4;5];>>inv(B1)*bans=2.00001.0000
matlab中线性规划优化计算方法和实例
1、我们首先需要知道，matlab中用于线性规划优化计算的是linprog()函数，公式是［x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub);，其中各个参数的意思可以看下面的注释，如下图所示：
2、线性规划优化计算求最优解的方法很多，有单纯形法，大M法，内点法等，linprog函数集中了这几种线性规划算法，如果感兴趣的话，可以去了解一下这几种算法，下面通过一个实例来介绍linprog()函数求线性规划问题最优解，如下图所示：
3、我们根据目标函数和约束条件，可以得出目标函数系数矩阵f=，不等式约束系数矩阵A=，不等式约束常向量b=，lb=zeros(3,1),如下图所示：
4、我们打开matlab，在命令行窗口中，输入f,A,b,lb，最后通过“［x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b,,,lb)”求最优解，如下图所示：
5、按回车键之后，我们可以看到求出的最优解x,目标函数最优值fval，其中exitflag=1代表求解的结果是成功的，如果是其他数字代表失败，如下图所示：
6、我们也可以看一下优化过程中的各种输出信息output，结构体，包含最优解处的拉格朗日乘子lambda，如下图所示：
使用Lingo软件解线性规划问题及结果分析
1、首先，准备一个线性规划的问题，这里选用的是maxz=2*x+3*y;4*x+3*y<10;3*x+8*y<12;也就是求z在可行域4*x+3*y<10;3*x+8*y<12;内的最大值。
2、然后，打开lingo软件，显示出编辑器部分。
3、在lingo编辑器部分输入以下代码max=2*x+3*y;4*x+3*y<10;3*x+8*y<12;注意第一句是max=2*x+3*y;而不是maxz=2*x+3*y;这是lingo的语言规范。
4、最后点击lingo菜单栏的Solve按钮，导出此线性规划的问题的结果。
5、lingo的结果分为两部分，一部分是结果报告“SolutionReport”；另一部分是求解状态“SolverStatus”。
6、lingo求解结果分析一：结果报告“SolutionReport”。这部分是非常重要的，最重要的信息就在这个“SolutionReport”里。
7、lingo求解结果分析二：求解状态“SolverStatus”。这部分没那么重要了，主要表现出的是变量个数、非零系数个数、内存使用量和求解时间。
excel线性规划求最值技巧
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Excel中通过规划求解的方法解决线性规划问题，而默认情况下，在“数据”选项下，没有“规划求解”项，需要在左上角的“文件”选项下，“Excel选项”中的“加载项”中，将“非活动应用程序项”下的“规划求解加载项”选中，通过下方的“转到”，添加到“分析工具库”里。
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完成以上操作后，“数据”选项下的“分析”中，就出现了“规划求解”项。
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在A1:A5单元格中，找出哪些数加起来总和为222的求解案例中，在B6单元格输入=SUMPRODUCT(A1:A5,B1:B5)
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点击“规划求解”，设置目标单元格为B6，目标值为222，可变单元格为B1:B5，并添加可变单元格约束条件为B1:B5为二进制（即非0即1），选择“单纯线性规则”，按“求解”；
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Excel计算并返回“规划求解结果”，按“确定”，保留解。
END，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！
