N 6.000000
S 19.00000
X( 1) 5.000000
X( 2) 1.000000
X( 3) 3.000000
X( 4) 4.000000
X( 5) 6.000000
X( 6) 10.00000
Row Slack or Surplus
1 0.000000
3.结果
Feasible solution found.
Row Slack or Surplus
1 0.000000
2 0.000000
六、实验总结(对实验结果进行分析,总结实验过程中的问题与收获)
1.操作不够成熟，使用经常出错
2.在学习的过程中不断翻阅书籍，更快的学会
3.上网浏览了许多的例子裁才逐渐掌握
附录:程序代码(指出使用的软件工具)
1．model:
end
五、实验结果(数据,几何图形,截图,须作必要的文字说明及适当排版)
1.结果
Feasible solution found.
Total solver iterations: 0
Variable Value
X( 1) 1.000000
X( 2) 4.000000
X( 3) 9.000000
X( 4) 16.00000
X( 1) 5.000000
X( 2) 1.000000
X( 3) 3.000000
X( 4) 4.000000
X( 5) 6.000000
X( 6) 10.00000
Row Slack or Surplus
1 0.000000
3.model:
data:
N=6;
enddata
sets:
number/1..N/:x;
sets:
number/1..5/:x;
endsets
@for(number(I): x(I)=I^2);
end
结果：Feasible solution found.
Total solver iterations: 0
Variable Value
X( 1) 1.000000
X( 2) 4.000000
数学建模与创新实验室实验报告
课程名称：数学模型与数学实验专业：数学教育
实验题目
lingo解决规划问题
学生姓名
学号
班级
指导教师
实验日期
成绩
一、实验目的与要求：
（1）了解线性规划模型的标准形式，知道非线性规划的几种求解方法；
（2）掌握用Lingo软件求解多目标线性规划模型的方法.
二、实验原理：
（1）用状态转移矩阵建立初级模型；
X( 5) 25.00000
Row Slack or Surplus
1 0.000000
2 0.000000
3 0.000000
4 0.000000
5 0.000000
2.结果
Feasible solution found.
Total solver iterations: 0
Variable Value
Total solver iterations: 0
Variable Value
N 6.000000
MINV 1.000000
MAXV 10.00000
X( 1) 5.000000
X( 2) 1.000000
X( 3) 3.000000
X( 4) 4.000000
X( 5) 6.000000
X( 6) 10.00000
Variable Value
N 6.000000
MINV 1.000000
MAXV 10.00000
X( 1) 5.000000
X( 2) 1.000000
X( 3) 3.000000
X( 4) 4.000000
X( 5) 6.000000
X( 6) 10.00000
Row Slack or Surplus
endsets
data:
x = 5 1 3 4 6 10;
enddata
minv=@min(number(I)|I #le# 5: x);
maxv=@max(number(I)|I #ge# N-2: x);
end
结果：Feasible solution found.
Total solver iterations: 0
X( 3) 9.000000
X( 4) 16.00000
X( 5) 25.00000
Row Slack or Surplus
1 0.000000
2 0.000000
3 0.000000
4 0.000000
5 0.000000
2.model:
data:
N=6;
enddata
sets:
numbeห้องสมุดไป่ตู้/1..N/:x;
1 0.000000
2 0.000000
（2）用多目标线性规划建立分层优化模型，利用Lingo软件求解；
（3）对优化模型进行评价和改进；
（4）对软件的处理结果进行分析。
三、实验内容(输入题目内容.若来源于教材,写出教材中的页码题号)：
1.
2.求向量[5，1，3，4，6，10]前5个数的和
3.求向量[5，1，3，4，6，10]前5个数的最小值，后3个数的最大值
四、实验步骤：
1.model:
sets:
number/1..5/:x;
endsets
@for(number(I): x(I)=I^2);
end
2.model:
data:
N=6;
enddata
sets:
number/1..N/:x;
endsets
data:
x= 5 1 3 4 6 10;
enddata
s=@sum(number(I)| I #le# 5: x);
end
3.model:
data:
N=6;
enddata
sets:
number/1..N/:x;
endsets
data:
x = 5 1 3 4 6 10;
enddata
minv=@min(number(I)|I #le# 5: x);
maxv=@max(number(I)|I #ge# N-2: x);
endsets
data:
x= 5 1 3 4 6 10;
enddata
s=@sum(number(I)| I #le# 5: x);
end
结果：Feasible solution found.
Total solver iterations: 0
Variable Value
N 6.000000
S 19.00000