model: sets: dmu/../:lambda; !决策单元; inw/../:s1; !投入变量集; outw/../:s2; !产出变量集; inv(inw, dmu):x; !投入数据; outv(outw, dmu):y; !产出数据; endsets data: n=?; !所评价的决策单元; x= 349.3313 0.63114 5.59091 6.30942 3.84352 0.50472 37.86518 !AZ; 1620.7 1.2335 17.19304 25.3

Reference: <An Introduction to Management Science Quantitative Approaches to Decision Making, Revised 13th Edition> Evaluating the Performance of HospitalsThe hospital administrators at General Hospital, University Hospital, County Hospital, and Sta

举例说明:我要将'C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx'里的数据导入lingo1.左键拖动选中'C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx'里的数据,快捷键control+F3插入--定义名称为dist,保存好.2.dist= @OLE('C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx','dist'); 将EXCEL中的文件读 入LINGO; 引用http://zhidao.baidu.co

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具.LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果. 1.LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下.在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现.下面举两个例子. 例

<运筹学上机实验指导>分为两个部分,第一部分12学时,是与运筹学理论课上机同步配套的4个实验(线性规划.灵敏度分析.运输问题与指派问题.最短路问题和背包问题)的Excel.LONGO和LINDO求解方法和3个大综合作业,并配有解答和操作的视频:第二部分16学时,介绍LINGO求解运筹学中线性.整数等问题,主要侧重介绍解决大规模的运筹学问题,包含10个实验和1个综合大实验,并附有求解过程.答案及相应的视频,且答案经过上课检验全部正确.建议在上完“运筹学”的理论课和基本了解Excel.LONGO和

均价=当前时刻成交的总价格/成交的总量 最新价格=当前时刻的价格 一.平滑异同平均线(Moving Average Convergence Divergence)原理:MACD(Moving Average Convergence Divergence)中文名称:平滑异同移动平均线,是由Gerald Appel首先在Systems And Forecasts一书中发表,主要是利用长短期的二条平滑平均线,计算两者之间的差离值,作为研判行情买卖之依据. 算法:DIFF线 收盘价短期.长期指数平滑移动

个部门(A.B.C.D.E)组成.现要将它的几个部门迁出甲市,迁至乙市或丙市. (每个城市最多接纳三个部门) 除去因政府鼓励这样做以外,还有用房便宜,招工方便等好处.对这些好处已作出数量估计,其值如下表所示. 迁市 部门A 部门B 部门C 部门D 部门E 乙 10 15 10 20 5 丙 10 20 15 15 15 所示. 部门 B C D E A 0 1000 1500 0 B   1400 1200 0 C     0 2000 D       700 所示(单位:元). 市 甲 乙 丙

7种规格的包装箱要装有两辆铁路平板车上去,包装箱的宽和高相同,但厚度(t,以cm计)和重量(以kg计)不同, 表A-1给出了每包装箱的厚度.重量和数量,每辆车有10.2m长的地方用来装包装箱(像面包片那样),车的载重为40吨, 对C5.C6.C7.规格的包装箱的总数有一个特殊的限制:这些规格箱子所占的空间(厚度)不能超过302.7cm. 试把包装箱装到两辆平板车上去(图A-6)使得浪费的空间最小. 表A-1 每种包装箱的厚度.重量和数量   C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 t(cm)

一.根据题目所给数据,建立一张表格方便查看 项目A 项目B 项目C 项目D 可投资年 1,2,3,4 3 2 1,2,3,4,5 收回本利年 次年年末 第5年 第5年 当年年末 本利 1.06 1.15 1.20 1.02 最大投资金额(万) - 40 30 - 二.设第i年投资第j个项目 Xij 第j个项目的本利为r 三.约束条件 1.第一年投资的金额=100万 x(1,1) + x(1,4) = 100; 2.往后每年的投资金额要=今年年初回收的本利和 x(2,1) + x(2,3) + x

1. 装配线平衡模型 一个装配线含有一系列的工作站.在终于产品的加工过程中每一个工作站运行一种或者是几种特定的任务.装配线周期是指全部工作站完毕分配给他们各自任务所花费时间的最大值.平衡装配线的目标是为每一个工作站分配加工任务.尽可能使每一个工作站运行同样数量的任务.其终于标准是转配线周期最短. 不适当的平衡装配线将会产生瓶颈--有较少任务的工作站将被迫等待前面分配了较多任务的工作站. 这个模型的目标是最小化装配线周期.有两类约束: (1)要保证每件任务仅仅能也必须分配至一个工作站来加工: (2

LINGO 中建立的优化模型可以由5个部分组成,或称为 5 段(section): (1)集合段(SETS):这部分要以"SETS:"开始,以"ENDSETS"结束,作用在于定义必要的集合变量(SET)及其元素(member,含义类似于数组的下标)和属性(attribute, 含义类似于数组). (2)目标与约束段:这部分实际上定义了目标函数.约束条件等,但这部分并不有段的 开始和结束标记,因此实际上就是除其他 4 个段(都有明确的段标记)外的 LINGO 模型.

1.问题说明 0/1背包问题:我们有n种物品,物品j的重量为wj,价格为pj.我们假定所有物品的重量和价格都是非负的.背包所能承受的最大重量为W.如果限定每种物品只能选择0个或1个,则问题称为0-1背包问题.(摘自百度百科) 例子: 假设有10个物品,重量和价格分别如下图所示,背包承受最大重量W=2000,每种物品能选择放或者不放,求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量,且价值总和最大. 2.数学模型 3.lingo代码实现 需要用到的特性是lingo的集合,数据,函数 4.

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 造纸厂接到定单,所需卷纸的宽度和长度如表 卷纸的宽度 长度 5 7 9 10000 30000 20000 工厂生产1号(宽度10)和2号(宽度20)两种标准卷纸,其长度未加规定.现按定单要求对标准卷纸进行切割,切割后有限长度的卷纸可连接起来达到所需卷纸的长度.问如何安排切割计划以满足定单需求而使切割损失最小? 解:为了满足定单要求和使切割损失最小,我们可以使用多种切割方法来进行组合.此时,我们不但要考虑对

 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 某公司现有资金30万元可用于投资,5年内有下列方案可供采纳:   1号方案:在年初投资1元,2年后可收回1.3元:   2号方案:在年初投资1元,3年后可收回1.45元:   3号方案:仅在第1年年初有一次投资机会.每投资1元,4年后可收回1.65元:  4号方案:仅在第2年年初有一次投资机会.每投资1元,4年后可收回1.7元:   5号方案.在年初存入银行1元,下一年初可得1.1元.   每年年初投资所

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 说明: Lingo版本:                            某工厂明年根据合同,每个季度末向销售公司提供产品,有关信息如下表.若当季生产的产品过多,季末有积余,则一个季度每积压一吨产品需支付存贮费O.2万元.现该厂考虑明年的最佳生产方案,使该厂在完成合同的情况下,全年的生产费用最低.试建立模型. 季度j 生产能力aj(吨) 生产成本dj (万元/吨) 需求量bj(吨)     1    

DEA(包络分析) 1.概念 利用多项投入指标和产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位进行有效性评价的一种数量分析方法.以效率的概念作为加总模式,效率等于总产出除以总投入,并以效率最大化为目标. 解决了不同量纲多种投入和多种产出的效率分析问题,同类决策单元的相同效率,其计算出来的效率值反映一个生产单元的决策能力,1即为有效决策单元,并且可以进一步分析每个决策单月非DEA有效的原因及改进方向. DEA与其他多属性决策分析模式不同之处,在于DEA不须预设属性之相同权重.每个受评方案的

1.安装启动,软件下载地址:http://pc.xzstatic.com/2017/06/LINGO14 .zip.此为免安装版,打开后双击Lingo11.exe即可启动软件. 2.示例:某商品单位成本为 5 元,每天保管费为成本的 0.1%,每次定购费为 10 元. 已知对该商品的需求是 100 件/天,不允许缺货.假设该商品的进货可以随时实现.问 应怎样组织进货,才能最经济. 3.lingo程序结构说明

在Cloud Foundry v2中,当应用用户须要启动应用的实例时.用户通过cf CLI向cloud controller发送请求,而cloud controller通过NATS向DEA转发启动请求.真正运行启动事宜的是DEA,DEA主要做的工作为启动一个warden container, 并将droplet等内容拷贝进入container内部.最后配置完指定的环境变量,在这些环境变量下启动应用的启动脚本. 本文将从阐述Cloud Foundry中DEA怎样为应用实例的启动配置环境变量. DE