LINGO是一款創(chuàng)建和求解線性、非線性(凸/非凸/全局)、二次方程、二次約束、二階錐、半定、隨機和整數(shù)優(yōu)化模型的綜合性軟件。集成了一個強大的表達優(yōu)化模型語言包,功能全面的創(chuàng)建和編輯問題的環(huán)境以及一組快速內(nèi)置求解器。
LINGO的主要優(yōu)勢
簡單的模型表達
LINGO可以幫助用戶減少開發(fā)的時間,以可讀的格式快速地解決線性、非線性和整數(shù)問題。LINGO建模語言允許您使用求和和下標變量簡單直觀的來建模,就像使用紙和鉛筆一樣。建模會變的較容易并且易于理解,同時也很容易掌握。LINGO可以同時利用多個CPU內(nèi)核來進行快速建模。
LINGO較強大的功能之一是數(shù)學(xué)建模語言,讓您以非常接近標準數(shù)學(xué)符號的方式來自然的表達您的問題。您還可以在一個緊湊的語句中快速表達一系列相似約束,模型緊湊易于理解。
當您建模時,通常會發(fā)現(xiàn)一組或多組相關(guān)對象(如工程、客戶、車輛或雇員)。通常情況下,如果一個約束條件適用于一組對象中的一個成員時,那么這個約束條件也適用于這個組的其他成員,并不需要對一組中的所有成員都單設(shè)約束條件。LINGO可以用一個簡潔的語句表達整個組的約束條件。利用組群優(yōu)勢是LINGO建模語言的一個基本功能,也是LINGO較強大功能的基本構(gòu)建塊。LINGO甚至還支持隱式地表達共同集,如星期的天數(shù)或年份的月數(shù)。LINGO的建模語言可以幫助您大幅度的減少模型開發(fā)時間,即使是大型的模型,不到一頁的內(nèi)容就能高效的表達結(jié)果。這種建模語言和標準數(shù)學(xué)符號的相似度使它便于閱讀,開發(fā)者可以較簡單的建模并方便同事閱讀和理解。
使用LINGO,輕松讓您的模型具有“可擴展性”。這意味著您可以改變模型的維度而不需要去改變對問題的描述。假設(shè)您正在尋找較便宜的方法從不同的倉庫將產(chǎn)品銷售給不同的客戶。如果倉庫或客戶的數(shù)量改變了,很多建模工具都需要對問題描述進行大量的修改。而使用LINGO,您的問題描述不需要做任何修改,您只需要修改數(shù)據(jù)文件然后LINGO就可以完成接下來的一切工作。
LINGO的建模語言包括一個廣泛的數(shù)學(xué)、概率和金融功能庫。您可以創(chuàng)建用戶自定義功能來供LINGO使用。LINGO支持右側(cè)括號和變量的廣義表達,允許有意義的變量名的字符數(shù)多達32個。
便利的數(shù)據(jù)選項
LINGO花時間管理數(shù)據(jù),它可以讓您直接從數(shù)據(jù)庫和表格中導(dǎo)入數(shù)據(jù)并建模。同樣的,LINGO也可以直接將結(jié)果信息直接導(dǎo)出到數(shù)據(jù)庫和表格中,這樣較容易在您選擇的應(yīng)用中生成報告。
收集模型數(shù)據(jù)并以適當?shù)母袷将@得它是非常麻煩和耗時的工作,但是使用LINGO您可以用各種方便的格式管理數(shù)據(jù),LINGO會幫您保存數(shù)據(jù)。比如將數(shù)據(jù)放在:
Excel或Lotus表格文件中;
Access, Oracle, DB/2, Paradox, SQL Server等數(shù)據(jù)庫中;
一個單獨的文本文件列表或表格中;
用模型表達來儲存;
模型運行時由用戶來導(dǎo)入;
LINGO提供了廣泛的數(shù)據(jù)選項,非常靈活和便利。LINGO允許用戶從數(shù)據(jù)中分離出有問題的表達,模型可以輕松閱讀并修改,這樣出錯的幾率就會非常小。使原型問題能在一個小數(shù)據(jù)集中被解決。
一旦您對模型滿意了,就可以輕松的在較大的數(shù)據(jù)或幾個不同的數(shù)據(jù)集中交換,以調(diào)用不同的方案。
LINGO的靈活性甚至可以幫助用戶較簡單的生成報告。除了可以從表格和數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)外,LINGO還可以針對這些數(shù)據(jù)格式給出解決方案。這就意味著,您可以簡單的導(dǎo)出并分析您的解決方案,LINGO不會強迫您學(xué)習(xí)內(nèi)置報告生成器。
強大的求解器
LINGO內(nèi)置了一套全面、快速的求解器:線性、非線性(convex & nonconvex/Global)、二次、二次限制、二階錐、隨機和整數(shù)優(yōu)化。您完全不需要單獨*或加載一個求解器,因為LINGO會自動幫您選擇合適的求解器。
LINGO內(nèi)置了一系列求解器用于解決各種各樣的問題。跟很多建模軟件不一樣的是,LINGO的所有求解器都直接關(guān)聯(lián)到建模環(huán)境。這種無縫的集成使得LINGO可以直接將出現(xiàn)的問題交給合適的求解器來處理,而不用通過一些緩慢的中間文件轉(zhuǎn)換。這種直接的聯(lián)系可以較大的減小建模語言組件和求解器組件中可能出現(xiàn)的兼容問題。
強大的LINGO求解器
線性求解器
LINGO有三種支持線性模型的求解器。
Primal和Dual Simplex求解器
Base版本包含Primal和Dual Simplex求解器,它較大的增加了運行速度和穩(wěn)定性。價格選項包含部分價格和Devex。求解器會根據(jù)問題的特點自動選擇較好的價格選項。
Barrier求解器
Barrier求解器給用戶提供了另一種解決線性模型的方法。Barrier選項利用一個障礙或內(nèi)點法來求解線性模型。與Simplex求解器沿著可行區(qū)域外部移動不同的是,Barrier求解器可以在區(qū)域內(nèi)部尋找較優(yōu)方法。根據(jù)模型的大小和結(jié)構(gòu),Barrier求解器可以在速度上遠遠**過Simplex求解器并且為大型線性模型提供**凡的速度,特別是**過5000個約束條件的sparse模型或高度退化模型。使用Barrier求解器需要購買Barrier許可。
整數(shù)求解器
對于一般以及二進制整數(shù)約束的模型,LINGO的整數(shù)求解器,結(jié)合線性、非線性以及二次求解器一起使用。對于線性模型,整數(shù)求解器包含了預(yù)處理和幾十個約束"cut"例程,可以較大的提高整數(shù)模型求解時間。
非線性模型
LINGO包含了一系列針對局部或全局非線性模型的較優(yōu)解決方案。
一般非線性求解器
對于非線性規(guī)劃模型,LINGO的非線性求解器主要使用的基礎(chǔ)技術(shù)是基于廣義簡約梯度 (GRG) 算法。然而要快速得到一個可行的解決方案,LINGO還可采用連續(xù)線性規(guī)劃(SLP)。這個非線性求解器利用sparsity來提高速度和內(nèi)存使用率。求解非線性模型需要非線性模型許可包。
Global求解器
局部搜索求解器通常是設(shè)計用來搜索,直到確定局部較優(yōu)求解方案。如果模型是non-convex,可能存在其他局部較優(yōu)解決方案,Global求解器不會在找到**個局部較優(yōu)解決方案時就停止工作,而是會繼續(xù)搜索直到全局較優(yōu)化方案被確認。Global求解器將原始的non-convex非線性問題轉(zhuǎn)換成多個convex和線性子問題。然后使用branch-and-bound技術(shù)來詳細的搜索這些子問題的綜合解決方案。全局優(yōu)化功能需要非線性和global模塊許可包。
Multistart求解器
用戶需要在有限的時間內(nèi)找到全局較優(yōu)方案時,Multistart求解器這個強大的工具就可以快速的找到這個方案。它會智能的生成一系列候選解決方案,通用非線性求解器智能選擇其中的一個子集初始化一系列局**化。對non-convex非線性模型來說,multistart求解器得出的解決方案會**通用非線性求解器的。使用Multistart功能需要非線性和global模塊許可包。
二次求解器
除了求解線性和混合整數(shù)模型外,LINGO的Barrier選項還可以自動檢測和處理目標函數(shù)和某些約束條件包含二次項的模型。利用二次結(jié)構(gòu),LINGO比通用非線性求解器能較快地處理這些模型。LINGO甚至還可以用二元和一般整數(shù)約束處理二次模型。這些二次功能使LINGO適用于如投資組合優(yōu)化問題,約束回歸問題和某些類型的物流問題(如布局問題、二次目標固定費用網(wǎng)絡(luò)問題)。二次求解器已經(jīng)包含在了Barrier模塊許可包中。
Conic求解器
Conic求解器可有效地求解二階錐問題(SOCP)。通過表達一定的非線性模型如SOCPs,Conic求解器比一般非線性求解器能較快的得到求解結(jié)果。使用Conic求解器需要有Barrier和Conic選項。
隨機規(guī)劃求解器
在多級優(yōu)化模型中加入一定風(fēng)險把預(yù)期利潤較大化,并用直方圖顯示可能利潤分配的結(jié)果。通過多級隨機線性、非線性和整數(shù)隨機規(guī)劃(SP),這個新選項允許建模和優(yōu)化模型時出現(xiàn)不確定因素。Benders分解法用于求解大型線性隨機規(guī)劃模型,支持20幾種分布類型(離散或連續(xù))。隨機規(guī)劃求解器包含在隨機規(guī)劃選項中。
預(yù)處理
預(yù)處理例程包含在所有求解器中。線性和非線性求解器包含縮放和模型降階技術(shù)??s放程序可以提高復(fù)雜模型的處理速度和穩(wěn)定性。模型降階技術(shù)可以通過分析原始的公式和數(shù)學(xué)方法將問題難度減小,快速求解出結(jié)果。整數(shù)求解器中包含了廣泛的預(yù)處理和切割生成例程。
LINGO的設(shè)計理念是為了讓用戶在處理模型時盡可能少的輸入指令。當求解命令開始時,LINGO分析問題,可能的話,會減少問題甚至替代變量。根據(jù)模型的結(jié)構(gòu),LINGO會自動選擇合適的求解器并智能的調(diào)整內(nèi)部參數(shù)。
線性化
LINGO的線性功能可以較大的提高常見的非光滑函數(shù)的性能。這個功能可以自動將許多非光滑函數(shù)和運算符(@IF, @MAX 以及 @ABS)轉(zhuǎn)換成一系列線性和數(shù)學(xué)等價表達式。同樣的,產(chǎn)品的連續(xù)性和二進制變量也可以線性化。許多非光滑模型也可以完全線性化。這使得線性求解器可以快速的找到一個全局解決方案以免成為一個棘手問題。
交互模型或創(chuàng)建turn-key應(yīng)用程序
在LINGO內(nèi)部,您可以創(chuàng)建和求解模型,也可以在您自己寫的應(yīng)用程序里直接調(diào)用LINGO。為了交互式開發(fā)模型,LINGO提供了一個完整的建模環(huán)境來創(chuàng)建、求解以及分析您的模型。為創(chuàng)建turn-key解決方案,LINGO提供了DLL和OLE接口方便從用戶寫的應(yīng)用程序中調(diào)用。Excel宏或數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中也可以直接調(diào)用LINGO.
模型交互
LINGO允許用戶交互式創(chuàng)建和求解模型,或在另一個程序中嵌入求解器。
交互式建模
LINGO提供了一個創(chuàng)建和求解優(yōu)化問題的交互式環(huán)境。多窗口編輯器方便簡單問題的輸入、預(yù)覽和修改。為了方便模型創(chuàng)建,"syntax aware"編輯器將LINGO的關(guān)鍵詞標藍、評論標綠,其它模型文字都是黑色。還提供了一個工具欄便于快速訪問經(jīng)常使用的命令。解決方案信息可以在窗口、圖表、電子表格、數(shù)據(jù)庫或文本文件中瀏覽。模型求解過程中,用戶可以監(jiān)控求解狀態(tài)并隨時終止進程。
創(chuàng)建Turn-key應(yīng)用
您可能需要為客戶或同事創(chuàng)建一個自定義優(yōu)化程序,而不是交互式運行LINGO。LINGO提供多個選擇并將它的功能合并到您的應(yīng)用中。其他應(yīng)用調(diào)用LINGO求解器需要用到單獨的許可包。
可調(diào)用的DLL和OLE接口
通過一些Windows開發(fā)環(huán)境無縫的將LINGO嵌入到您自己的應(yīng)用中,如C#.NET, , Visual Java, Visual Basic, Visual C++,或 Delphi。您的應(yīng)用可以作為優(yōu)化問題的用戶**——處理數(shù)據(jù)輸入和存儲以及準備將信息傳遞到LINGO的內(nèi)存中。它也可以被設(shè)置為顯示解決方案并為用戶生成定制的報表。LINGO包括了可調(diào)用的DLL和OLE接口,可以讓用戶交互式訪問所有的功能和命令。
從電子表格和數(shù)據(jù)庫中調(diào)用LINGO
創(chuàng)建一個簡單的應(yīng)用,直接從電子表格如Excel和數(shù)據(jù)庫如Access中調(diào)用LINGO。創(chuàng)建自己的“Solve”按鈕就跟調(diào)用LINGO和運行一系列*命令一樣簡單。
北京天演融智軟件有限公司(科學(xué)軟件網(wǎng))是LINGO軟件在中國的授權(quán)經(jīng)銷商,為中國的用戶提供優(yōu)質(zhì)的軟件銷售和培訓(xùn)服務(wù)。
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詞條說明
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IBM SPSS Statistics Standard適用于各種業(yè)務(wù)和研究問題的基本分析功能,包括為業(yè)務(wù)經(jīng)理和分析人員提供解決基本業(yè)務(wù)和研究問題所需的**統(tǒng)計程序。該軟件提供的工具使用戶能夠快速查看數(shù)據(jù)、為其他測試擬定假設(shè)情況、執(zhí)行程序來澄清各個變量之間的關(guān)系、創(chuàng)建類群、發(fā)現(xiàn)趨勢和進行預(yù)測。 IBM SPSS Statistics Standard Edition 包含以下主要功能: ·&nb
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