下面的代碼演示了這部分的內(nèi)容：

sets:

supply/1…2/: s; !集合一，s是集合變量

demand/1…3/: d; !集合二，d是集合變量

link(supply,demand): road, g; !二維集合，road和g是集合變量

endsets

data:

road = 10,5,6,4,8,12;

d = 50,70,40;

s = 60,100;

enddata

II.IV 約束條件區(qū)域（邏輯部分）

通過一個@for函數(shù)（和@sum）的使用場景實例，講解for循環(huán)和@sum在lingo中的實現(xiàn)。通過對一個具體問題的分析，我們得到了一組約束條件：

這個例子中，變量g是決策變量，L、d和s都是已知的變量,已知變量的賦值：

model:

sets:

supply/1…2/??;

demand/1…3/:d;

link(supply, demand):road, g;

endsets

data:

L = 10, 5, 6, 4, 8, 12;

d = 50, 70, 40;

s = 60, 100;

顯然上述的代碼還原了我們的規(guī)劃方程中關(guān)于數(shù)據(jù)的定義，接下來就要處理三個累加的問題了。累加的問題用編程解決就是用循環(huán)思想，在lingo中，@sum函數(shù)提供了累加，@for函數(shù)提供了循環(huán)的方法。

II.IV.i @max函數(shù)的使用

@sum函數(shù)的定義：@sum(參數(shù)1：參數(shù)2_參數(shù)3_…)

總得來說，@sum函數(shù)有兩個傳參，參數(shù)1和參數(shù)2，它們的意義：

參數(shù)1：設(shè)要參與累加的那個集合變量所在的集合的集合名稱為A，參數(shù)1：A(i,j) (或一維集合：A(i))，這里注意，第一個參數(shù)是集合名稱，不是集合變量名稱！

參數(shù)2：設(shè)要參與累加的那個集合的一系列集合變量的名稱為B, 參數(shù)2：B(i,j). 當(dāng)然了如果是單純的加法，那么參數(shù)2只有一個集合變量B，那么參數(shù)2就是簡簡單單的B(i,j)而已,但如果出現(xiàn)積的和，需要添加一步乘法的運算。(也可能是一維的集合，那么就是B(i))

了解了@sum函數(shù)，那么第一個約束條件就可以轉(zhuǎn)換成代碼了，因為它只用到了@sum函數(shù)，不涉及@for。

首先，min就用min函數(shù)表示，后面出現(xiàn)了累加，我們進(jìn)行簡單的分析，發(fā)現(xiàn)g和L來自于集合link，于是@sum的第一個參數(shù)就是link(i,j)。

第2個參數(shù)，上面提到了，是集合變量(i,j)，由于這里是一個乘積關(guān)系，在集合名稱(i,j)的基礎(chǔ)上加上一個乘法的運算，套用參數(shù)2的結(jié)論，第二個參數(shù)就是g(i,j) * L(i,j)。

把兩個參數(shù)用之前定義格式放好，我們得到了關(guān)于第一個約束條件的lingo代碼：

min = @sum(link(i,j) : L(i,j) * g(i,j));

II.IV.ii @for循環(huán)的使用

@for函數(shù)的定義：@for(參數(shù)1：@sum函數(shù))

其中參數(shù)1是被操作的一維集合的集合名稱(i/j)，也即只有一個索引值的那個集合。第2個參數(shù)是@sum函數(shù)，這個函數(shù)內(nèi)部的定義與之前@sum函數(shù)有稍微區(qū)別：第1個參數(shù)不再是參與累加的變量所在的集合的集合名稱，而是參與累加的變量實際累加的下標(biāo)對應(yīng)的集合的集合名稱，例如參與累加的變量g(i,j)，如果每一輪的循環(huán)，只有i在變化，那么這個第1個參數(shù)就是組成g(i,j)所在的二維集合的提供i索引的一維集合的名稱，本例中提供i索引的一維集合是supply集合，因此第1個參數(shù)是supply(i)，第2個參數(shù)照舊，即參與累加的集合變量名(i,j)。

下面分析下面的兩個條件轉(zhuǎn)譯為lingo代碼：

首先，對于第一個條件，@for的參數(shù)1是d這個集合變量所在集合的集合名稱(j),也即d(j)。之后，第2個參數(shù)@sum函數(shù)，根據(jù)條件的定義，是對于每一個j的值，進(jìn)行i從1-2的累加，那么@sum函數(shù)寫作：

@sum(supply(i)：g(i,j))

最后，在@for函數(shù)中執(zhí)行賦值操作，即把@sum函數(shù)得到的結(jié)果賦值給d變量，因此完整的代碼寫作：

@for(demand(j)：@sum(supply(i)：g(i,j)) = d(j))

同理，第二個約束條件轉(zhuǎn)譯代碼：

@for(supply(i)：@sum(demand(j)：g(i,j)) = s(i))

II.V 補充：lingo常見函數(shù)

@bin(x):只有0和1結(jié)果的函數(shù)

@free(x):解除變量的非負(fù)性

@abs(x):絕對值函數(shù)，返回x的絕對值；

@cos(x):余弦函數(shù)，返回x的余弦值（x的單位是弧度）；

@exp(x):指數(shù)函數(shù)，返回e x e^xe

x

的值（其中e為自然對數(shù)的底）；

@floor(x):取整函數(shù)，返回x的整數(shù)部分（向最靠近0的方向取整）；

@lgm(x):返回x的伽馬（Gamma）函數(shù)的自然對數(shù)值（當(dāng)x為整數(shù)時，lgm(x)=log(x-1)；當(dāng)x不為整數(shù)時，采用線性插值得到結(jié)果）；

@log(x):自然對數(shù)函數(shù)，返回x的自然對數(shù)值；

@mod(x,y):模函數(shù)，返回x對y取模結(jié)果，即x除以y的余數(shù)，這里x和y應(yīng)該是整數(shù)；

@pow(x,y):指數(shù)函數(shù)，返回x y x^yx

y

的值。

@sign(x):符號函數(shù)，返回x的符號值（x<0時返回-1，x=0時返回0，x>0時返回+1）；

自我介紹一下，小編13年上海交大畢業(yè)，曾經(jīng)在小公司待過，也去過華為、OPPO等大廠，18年進(jìn)入阿里一直到現(xiàn)在。

深知大多數(shù)前端工程師，想要提升技能，往往是自己摸索成長或者是報班學(xué)習(xí)，但對于培訓(xùn)機(jī)構(gòu)動則幾千的學(xué)費，著實壓力不小。自己不成體系的自學(xué)效果低效又漫長，而且極易碰到天花板技術(shù)停滯不前！

因此收集整理了一份《2024年Web前端開發(fā)全套學(xué)習(xí)資料》，初衷也很簡單，就是希望能夠幫助到想自學(xué)提升又不知道該從何學(xué)起的朋友，同時減輕大家的負(fù)擔(dān)。

既有適合小白學(xué)習(xí)的零基礎(chǔ)資料，也有適合3年以上經(jīng)驗的小伙伴深入學(xué)習(xí)提升的進(jìn)階課程，基本涵蓋了95%以上前端開發(fā)知識點，真正體系化！

由于文件比較大，這里只是將部分目錄大綱截圖出來，每個節(jié)點里面都包含大廠面經(jīng)、學(xué)習(xí)筆記、源碼講義、實戰(zhàn)項目、講解視頻，并且后續(xù)會持續(xù)更新

如果你覺得這些內(nèi)容對你有幫助，可以添加V獲?。簐ip1024c （備注前端）

白學(xué)習(xí)的零基礎(chǔ)資料，也有適合3年以上經(jīng)驗的小伙伴深入學(xué)習(xí)提升的進(jìn)階課程，基本涵蓋了95%以上前端開發(fā)知識點，真正體系化！**

由于文件比較大，這里只是將部分目錄大綱截圖出來，每個節(jié)點里面都包含大廠面經(jīng)、學(xué)習(xí)筆記、源碼講義、實戰(zhàn)項目、講解視頻，并且后續(xù)會持續(xù)更新

如果你覺得這些內(nèi)容對你有幫助，可以添加V獲?。簐ip1024c （備注前端）
[外鏈圖片轉(zhuǎn)存中…(img-CXlBlaCl-1711773922161)]文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845770.html

到了這里，關(guān)于Lingo軟件入門【數(shù)學(xué)建?！?，騰訊T2大牛親自教你的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！