lingo模型求解快捷键(lingo模型怎么建立)
1. lingo模型怎么建立
建模中一般你根据所有的条件建立完模型在使用matlab(或lingo)计算结果和分析
2. 如何用lingo编写优化模型
要重点突破：
1 预测模块：灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合（线性回归）；
2 归类判别：欧氏距离判别、fisher判别等 ；
3 图论：最短路径求法 ；
4 最优化：列方程组 用lindo 或 lingo软件解 ；
5 其他方法：层次分析法 马尔可夫链 主成分析法 等 ；
6 用到软件：matlab lindo （lingo） excel ；
7 比赛前写几篇数模论文。
3. lingo建模和Matlab建模
matlab（矩阵实验室） lindo和lingo（线性规划） spss（统计）
其中matlab是最重要的也是最常用的
准备数学模型的基础知识和软件的学习
建议找几本数模的书看看，学校应该是有培训的
4. lingo最优化模型
一般地，使用LINGO 求解运筹学问题可以分为以下两个步骤来完成：
1）根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；
2）根据优化模型，利用LINGO 来求解模型。主要是根据LINGO软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。
例题：在线性规划中的应用max Z =5 X1+3 X2+6X3,
s.t. X1 +2 X2 + X3 ≤18
2 X1 + X2 +3 X3 =16
X1 + X2 + X3 =10
X1,X2 ≥0,X3 为自由变量
应用LINGO 来求解该模型，只需要在 lingo窗口中输入以下信息即可：
max=5*x1 +3*x2 +6*x3;
x1 +2*x2 + x3
2*x1 + x2+3*x3 =16 ;
x1 + x2 + x3 =10 ;
@free(x3);
然后按运行按钮，得到模型最优解，具体如下：
Objective value: 46.00000
Variable Value Reduced Cost
x1 14.00000 0.000000
x2 0.000000 1.000000
x3 -4 .000000 0.000000
由此可知，当 x1 =14,x2 =0,x3 =-4 时，模型得到最优值，且最优值为 46。
说明：在利用LINGO 求解线性规划时，如自变量都为非负的话，在LINGO 中输入的信息和模型基本相同；如自变量为自由变量，可以使用函数 @free来把系统默认的非负变量定义自由变量，如实例一中的 x3。
5. lingo软件求解规划模型
目前大学生接触较多的数学软件是matlab，其自带的linprog函数能够解决大量的线性规划问题，但是却没有用于解决整数规划的工具箱。事实上，还有一款专门适用于运筹学的软件lingo【他还有个同胞兄弟叫lindo，两者差不多】，由于功能单一，这个软件很小，很好用。
1，打开lingo。
2,输入程序框架。
3，输入问题，只需要按照图中的格式去写。可以看到，lingo的编程语言与我们所学到的运筹学公式基本一致。
4，添加整数约束,希望哪一个变量是整数，就在末尾加一行“@gin(变量);”就可以了。
5,得出结果,点击图中的“solve”按钮，即可。
6,查看结果,解决后，会弹出一个窗口，向你显示目标函数值和每个变量的取值。问题解决。
6. lingo数学建模
数学建模应当掌握的十类算法
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算 法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要 处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题 属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、 Lingo软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉 及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计 中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是 用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实 现比较困难，需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛 题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好 使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只 认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非 常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常 用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调 用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该 要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）
7. lingo实例
大家好，我是羽翼互动benny，单就在线教育而言，其发展可以追溯到互联网发展初期时的各种远程教育，网校，教育类门户站，即便是在今天，也仍然存在着大量的或传统或新创的各类服务传统线下教育、培训的互联网产品。鉴于前述立场，以下将以一个互联网学习者的视角来例举几类在实践互联网学习功用上已经做出很好探索的产品。（再次申明，无关教育，我们也不会去互联网上主动接受教育。）
一、从美国的coursera、edX开始，之前被紧紧封锁在高校围墙之内的知识信息正在通过互联网被传播到更为广泛的世界去，只要有一台上网设备，不错的网络环境，任何人都有机会去享受本来只有极少数考进这些大学的人才能享受到的学习资源。此一类，有一个泛称名字：MOOC——大规模在线开放课程。
与以往在线公开课不同的是，MOOC课程完全不是那种仅仅架设一台摄像机在教室里，教授还是那些教授，教室还是那些教室，学生还是那些学生的传统公开课形式。这种传统在线公开课的形式一方面没有对传统的大学授课形式做出任何改变，另一方面也无时无刻不在提示着坐在电脑前的我们，我们与电脑里面的那些教授没有任何关联。
然而MOOC却完全改变了这一切。课程的录制形式不再是停留在传统的大学课堂上，而是根据课程具体内容匹配各种情景化的讲述场景；课程本身也不再是那种枯燥的五十分钟的大课堂讲述，而是被切片成十几分钟的短视频；授课形式上，不，这其实根本就不是在授课了，没有了传统的教室场景，每一位老师都是直接面向着坐在电脑前的每一位学生，像一位朋友一样生动有趣地分享着TA所擅长的那个领域的知识和经验……证书、互动神马的这些细节就不赘述了，如果你还没有体验过MOOC，去随便参加一门你感兴趣的MOOC嘛，任何他人的描述本质上都是片面的，抽象的，不具体的。
二、如Skillshare、Udemy、第九课堂、油菜花、多贝网，做的是C2C的知识和经验技能的分享、交易平台，在这些平台上，每个人都可以发起一门课程，也可以加入其他人发起的课程，分享自己的经验，或者学习别人的技能。平台本身一般不生产原创内容，而是致力于让每个人的经验和智慧都可以得到更广泛的分享。学习因此将不再仅仅是学校主导的教育，而是会越来越地回归一种学习的本质——知识、经验、信息的分享，交流，传承与创新。
三、如http://lynda.com、creativeLive、KhanAcademy，开课吧，优才网，几分钟网，甚至是罗辑思维，这类产品定位某一类或几类学习需求，通过网站方自制原创的教学视频，或免费或付费地开放给学习者，做的是B2C的在线学习资源供应商。
这一类自产内容的课程平台对内容大多有着十分严格的把控，内容的质量和呈现形式完全迥异于传统的网校，大多采用了很多新技术、新形式，而不是单纯地在教室里架一台录像机，然后生硬地将授课过程搬到网上了事。其呈现知识的形式与前面提到的MOOC是有很多共通之处的，尤其是美国的几个主流的在线学习视频内容的供应商，其课程制作的水平甚至超出一些大学机构的MOOC平台。只需随便打开一个平台上的视频体验一下，他们的努力真的会完全颠覆掉你对互联网上的学习类视频的看法。
四、如Qura、果壳网、知乎、豆瓣，做的是则是一种知识、经验、兴趣分享的社区。
Google、百度这些搜索引擎所做的是对已经互联网化了的信息进行检索，方便人们查找到已经互联网化了的各类信息。但事实上，虽然现在互联网上已经有了海量的信息，但其实还有相当一部分信息是没有转化到互联网上的。正在进行着的传统出版数字化、电子化的进程且不讲，单是停留在每个人脑子里的这些知识、经验信息就是搜索引擎所无法检索到的。而类似Qura、知乎这类问答网站，则以一种全新的方式激发了人们分享他们各自所擅长的知识、经验信息的本能和欲望（我一直觉得这种分享确实是人类的一种本能，原因不详～）。大量的停留在每个人脑海里的知识、经验信息被不断地激发出来，逐渐形成了越来越多的易传播、可复制、可修正的互联网化了的大众知识经验和智慧分享的平台。
豆瓣一直是被看作是中国互联网界最具独创性的创新案例，对于豆瓣的那些最最忠实的用户来说，逛豆瓣并不是要来寻找什么便宜实惠的商品，也不是为了寻求什么虚拟游戏世界的刺激，更不是为了完成什么老师布置的或者某种应试需求的“受教育”任务，他们在豆瓣上找到的和实现的是一种相对纯粹的，兴趣导向的，发现和分享某种知识性信息的社区氛围。
五、如Duolingo、Ba Ba Dum、百词斩、拓词、猿题库，这一类一般是针对某种学习的需求开发的APP产品，大多数定位的也是碎片化的移动学习需求，他们通过对各自所针对的一类学习需求进行深入研究，在充分了解了学习者的需求及困境后，通过创新的产品设计，改变了传统的学习方式，让一些本来枯燥的学习变得有趣高效。如拓词这类APP可以让你随时随地有计划地背单词，不仅有着权威的海量的词库，而且还会智能记忆生词，智能推荐，重复练习，而不再需要捧着厚厚的红宝书一页一页地翻，一遍一遍地记，还要拿出一个生词本来把记得不扎实的生词记录下来，拿张挡板一会儿挡住左边的词，一会儿挡住右边的中文词意。
六、如Coursetalk、Class-central、Openculture、NoExcuseList、MOOC学院、网易公开课，课程图谱，做的一些互联网化的学习资源的分类聚合社区，或重课程资源聚合，或重站点资源聚合，或重课程评论，或重笔记分享。随着越来越多的关于互联网学习的创新得到实践，互联网化的学习资源必然也会越来越多。当然，也必然会有越来越多的人开始慢慢适应互联网对于知识分享和学习方式带来的革新和改变，从而成为互联网学习者的一员。
那么对于这些学习者来说，越来越多的互联网化的学习资源一方面给了互联网学习以更多的体验方式和需求满足的可能，但同时也会直接导致学习者选择学习资源的成本日渐攀升，那么这类中间的做分类聚合、评论分享的学习者社区也就会越发显得重要。
但即便现在已经有了越来越多的知识性网站以及其他形态的互联网学习类产品的出现，相比之于依然大行其道的电商、门户、游戏、广告性信息来说，仍显得微乎其微。当海水被某一种东西充斥的时候，如果没有能力去减少这种已经充斥的东西，那能做的就是增加海水中清水的量，稀释本身也是一种净化。
但不管怎样，互联网已经开始了对传统知识产品的存在形式、产生和传播分享的方式的革新，一方面，越来越多的传统知识和经验技能被互联网化，另一方面，越来越多的互联网化了的学习者本身也在加速推动着新知识和经验信息的产生和分享方式的互联网化变革。
有其他相关问题，可以随时问我，关注“羽翼互动营销咨询”不迷路哈~~
8. lingo新建模型文件
优点
简单的模型表示。方便的数据输入和输出选择。强大的求解器。交互式模型或创建Turn-key应用程序。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数。
在各个领域本书都配有丰富的案例和求解程序，帮助读者深入理解LINGO软件。同时，本书专门配有一章介绍数学建模中的应用实例，以10个数学建模经典案例为基础，其中9个案例的全部模型都用LINGO编程实现，并在LINGO12版本调试通过。这些案例凝聚了作者多年来积累的编程经验和巧妙构思。
缺点
缺点是可 能会形成一些子圈。无法真正得到最优解。
9. lingo数学模型
在数学建模中，以下是我们数学建模中常用到的软件。
1.Matlab
Matlab是一款商业数学软件，用于算法开发，数据可视化，数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和simulink两大部分。可以进行矩阵运算，绘制函数和数据，实现算法。创建用户界面，连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算，控制设计，信号处理与通讯，图像处理，信号检测，金融建模设计与分析等领域。
2.Lingo
Lingo是运筹优化问题比较好的软件之一，它可以用于求解非线性规划，也可用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择，其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数（既整数规划，包括0-1整数规划），方便灵活，而且执行速度很快。能与Excel，数据库等软件交换数据。
3.SPSS
SPSS是一款统计产品与服务解决方案软件。SPSS入门容易，在数学建模中常用于数据分析。
4.Python
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。这种语言具有非常简捷而清晰的语法特点，适合完成各种高层任务，几乎可以在所有的操作系统中运行。
5.C++
Visual C++是一个功能强大的可视化软件开发工具。而且C++是最基本语言，运行速度也快。
编程类主要用：Matlab，C++，Python
规划类主要用：Lingo
统计类主要用：SPSS
数学建模比赛中这么多软件只要入门一两个即可一般推荐matlab，Lingo（优化模型）