最優(yōu)化模型計算三

通過Windows剪貼板傳遞數(shù)據(jù)

LINGO與文本文件的數(shù)據(jù)傳遞

LINGO與Excel等數(shù)據(jù)庫文件的數(shù)據(jù)傳遞

LINGO建模舉例第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞為了便于處理同一類型的實際問題，在編寫LINGO程序時應(yīng)該盡量做到程序與數(shù)據(jù)分離，這樣可以確保程序的通用性、提高可讀性第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞通過Windows剪貼板傳遞數(shù)據(jù)

有時候?qū)嶋H問題的數(shù)據(jù)在Word或Excel文件中，通常為表格形式，在編寫LINGO程序時可以通過剪貼板，將表格連同數(shù)據(jù)傳遞到LINGO中。例3.1（指派問題AssignmentProblem）設(shè)有n項工作分配給n個人去做，每人做一項。由于每個人完成各項工作所需的時間不同，設(shè)第i個人完成第j項工作需要的時間為cij(稱為效率矩陣)。問如何分配工作，使完成全部工作的總時間最少？決策變量

用0-1變量xij表示分配情況，xij=1表示指派第i個人完成第j項工作，xij=0表示不分配指派問題也稱為最優(yōu)匹配問題，是一類重要的組合優(yōu)化問題則指派問題的數(shù)學(xué)模型可以表示為第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞目標(biāo)函數(shù)

約束條件每人分配一項工作每項工作只分一人變量取整0-1限制n2變量，2n約束的線性整數(shù)規(guī)劃模型現(xiàn)有7項工作分配給7名工人去完成，他們完成各項工作所需要的時間如文件“例31.doc”中的表格所示，試作出工作分配使總時間最少。model:!7個工人，7個工作的分配問題;sets:workers/w1..w7/;jobs/j1..j7/;

links(workers,jobs):cost,x;endsetsmin=@sum(links:cost*x);!目標(biāo)函數(shù);@for(workers(I):

@sum(jobs(J):x(I,J))=1;);!每個工人只能有一份工作;@for(jobs(J):

@sum(workers(I):x(I,J))=1;);!每份工作只能有一個工人;@for(links:@bin(x));data:cost=6 2 6 7 4 2 5 4 9 5 3 8 5 8 5 2 1 9 7 4 3 7 6 7 3 9 2 7 2 3 9 5 7 2 6 5 5 2 2 8 11 4 9 2 3 12 4 5 10 ;enddataend第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞cost數(shù)據(jù)從剪貼板粘貼得到第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞點擊工具條上的按鈕，執(zhí)行程序，得到結(jié)果：

Globaloptimalsolutionfoundatiteration:14Objectivevalue:18.00000

VariableValueReducedCost

x(W1,J5)1.0000000.000000x(W2,J4)1.0000000.000000x(W3,J7)1.0000000.000000x(W4,J6)1.0000000.000000x(W5,J1)1.0000000.000000x(W6,J3)1.0000000.000000x(W7,J2)1.0000000.000000最優(yōu)解：工人1做工作5、工人2做工作4、工人3做工作7、工人4做工作6、工人5做工作1、工人6做工作3、工人7做工作2。最少工作總時間為18小時第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞LINGO與文本文件的數(shù)據(jù)傳遞LINGO與文本文件的數(shù)據(jù)傳遞，是通過LINGO的2個輸入輸出函數(shù)@file()和@text()進(jìn)行的1.函數(shù)@file的使用格式為@file(file_name);該語句可以出現(xiàn)在LINGO程序的集合段、數(shù)據(jù)段和初始段參數(shù)file_name是存放數(shù)據(jù)的文件名，文件名可以包含目錄路徑；如果不包含，則默認(rèn)在當(dāng)前目錄函數(shù)讀取的數(shù)據(jù)文件必須是純文本(ASCII碼)文件數(shù)據(jù)文件中可以包含不同的數(shù)據(jù)段，數(shù)據(jù)段之間用“~”符號分開；數(shù)據(jù)段內(nèi)的多個數(shù)據(jù)間用空格或逗號分開；數(shù)據(jù)結(jié)束時不加“；”號第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞例3.2在第一講例2運輸問題的程序中，可以用函數(shù)@file從數(shù)據(jù)文件中讀入模型的參數(shù)。程序改寫如下model: !6發(fā)點8收點運輸問題;sets:!

集合段;

wh/@file(data_file.txt)/:ai;

vd/@file(data_file.txt)/:dj;

links(wh,vd):C,X;endsetsmin=@sum(links:C*X); !目標(biāo)函數(shù);@for(vd(J):

@sum(wh(I):X(I,J))=dj(J));!需求約束;@for(wh(I):

@sum(vd(J):X(I,J))<=ai(I));!產(chǎn)量約束;data: !

數(shù)據(jù)段;

ai=@file(data_file.txt);

dj=@file(data_file.txt);C=@file(data_file.txt);enddataend第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞在當(dāng)前目錄下，有文件data_file.txt，其中內(nèi)容格式為w1,w2,w3,w4,w5,w6~v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8~605551434152~3537223241324338~626742954953858252197433767392712395726555228143第一行中的6個字符串將成為集合wh的6個成員第二行中的8個字符串將成為集合vd的8個成員第三行中的數(shù)據(jù)將成為屬性ai的初始值，第四行中的數(shù)據(jù)將成為屬性dj的初始值第五~十行的數(shù)據(jù)是屬性c的值@file函數(shù)的工作方式：模型中第一次調(diào)用@file函數(shù)時，LINGO打開數(shù)據(jù)文件，然后讀取第一個記錄；第二次調(diào)用@file函數(shù)時，LINGO讀取第二個記錄等。文件最后一條沒有記錄結(jié)束標(biāo)記，LINGO會讀取最后一條記錄，然后關(guān)閉文件。

第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞2.函數(shù)@text的使用格式為@text(file_name)=變量名;該語句一般出現(xiàn)在LINGO程序的數(shù)據(jù)段，其中file_name是純文本文件名，由用戶按自己意愿起個名字如果文件file_name不存在，則在當(dāng)前目錄下生成該文件；若存在，則其中的數(shù)據(jù)將會被覆蓋例3.3某餐廳在一周7天中需要的服務(wù)員數(shù)如下：20、16、13、16、19、14和12。假設(shè)每個服務(wù)員連續(xù)工作5天，休息2天，他們的薪水是相同的。問該餐廳至少需要雇傭多少名服務(wù)員？設(shè)周一至周日分別安排x(i)(i=1,2,…,7)個服務(wù)員開始上班，其中周一開始上班的人在周六、周日休息，以此類推。點擊工具條上的按鈕，執(zhí)行程序，得到結(jié)果：

第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞model:sets:days/mon..sun/:r,x;endsetsdata:r=20161316191412;!每天所需的最少人數(shù);@text(ex33_out.txt)=x;enddatamin=z;!最小化每周所需職員數(shù);z=@sum(days:x); n=@size(days);@for(days(I):z-x(@wrap(I+1,n))-x(@wrap(I+2,n))>=r(I));end設(shè)總?cè)藬?shù)為z，則在周一上班的人數(shù)為z-x(2)-x(3)約束條件可以表示為滿足不等式z-x(2)-x(3)r(1)建立LINGO模型如下安排方案輸出到文件Ex33_out.txt最優(yōu)安排方案：周一至周日開始上班人數(shù)分別為

8、2、0、6、3、3、0總共至少需要22名服務(wù)員第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞Globaloptimalsolutionfoundatiteration:15Objectivevalue:22.00000VariableValueReducedCostx(MON)8.0000000.000000x(TUE)2.0000000.000000x(WED)0.0000000.3333333x(THU)6.0000000.000000x(FRI)3.0000000.000000x(SAT)3.0000000.000000x(SUN)0.0000000.0000008.00000002.00000000.00000006.00000003.00000003.00000000.0000000在LINGO的當(dāng)前目錄下生成文本文件ex33_out.txt其中的數(shù)據(jù)如上所示第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞LINGO與Excel等數(shù)據(jù)庫文件的數(shù)據(jù)傳遞LINGO通過函數(shù)@OLE()實現(xiàn)與Excel文件傳遞數(shù)據(jù)，函數(shù)@OLE既可以從Excel文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，也能將計算結(jié)果寫入Excel文件1.從Excel文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù)@OLE函數(shù)可以出現(xiàn)在LINGO程序的集合段、數(shù)據(jù)段和初始段，從指定的Excel文件中讀取數(shù)據(jù)使用@OLE從Excel文件中導(dǎo)出數(shù)據(jù)有三種形式(1)變量名1,變量名2=@OLE(‘文件名’,‘?dāng)?shù)據(jù)塊名1’,‘?dāng)?shù)據(jù)塊名2’);文件名可以包括擴(kuò)展名(.xls)，也可以包括完整的路徑目錄名稱，默認(rèn)路徑是LINGO當(dāng)前的工作目錄第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞打開的Excel文件中定義了2個數(shù)據(jù)塊，其中的數(shù)據(jù)分別用來對變量1和變量2進(jìn)行初始化如果變量名是集合，則對應(yīng)的數(shù)據(jù)塊應(yīng)該是文本格式表示的集合成員名；如果變量名是屬性，則對應(yīng)的數(shù)據(jù)塊應(yīng)當(dāng)是一系列數(shù)據(jù)；進(jìn)一步，原始集合的屬性對應(yīng)的數(shù)據(jù)塊是一列數(shù)據(jù)；派生集合的屬性對應(yīng)的數(shù)據(jù)塊是二維矩形數(shù)據(jù)區(qū)域(2)變量名1,變量名2=@OLE(‘文件名’,‘?dāng)?shù)據(jù)塊名’);左邊的兩個變量必須定義在同一個集合中，@OLE的參數(shù)僅指定一個數(shù)據(jù)塊名，該數(shù)據(jù)快應(yīng)包含兩列類型相同的數(shù)據(jù)，第一列賦值給變量1，第二列賦值給變量2(3)變量名1,變量名2=@OLE(‘文件名’);右邊的數(shù)據(jù)文件中，沒有指定數(shù)據(jù)塊的名稱，表示默認(rèn)使用Excel文件中與變量名同名的數(shù)據(jù)塊第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞2.將計算結(jié)果導(dǎo)出到Excel文件與前面類似，將計算結(jié)果導(dǎo)出到Excel文件也有三種形式(1)@OLE(‘文件名’,‘?dāng)?shù)據(jù)塊名1’,‘?dāng)?shù)據(jù)塊名2’)=變量名1,變量名2;將兩個變量的內(nèi)容分別寫入指定Excel文件中預(yù)先定義的2個數(shù)據(jù)塊，每個數(shù)據(jù)塊的長度不能小于變量所包含的數(shù)據(jù)長度如果數(shù)據(jù)塊原來有數(shù)據(jù)，則@OLE寫入語句運行后原來的數(shù)據(jù)將被新的數(shù)據(jù)覆蓋(2)@OLE(‘文件名’,‘?dāng)?shù)據(jù)塊名’)=變量名1,變量名2;將兩個變量的內(nèi)容寫入指定Excel文件中預(yù)先定義的同一數(shù)據(jù)塊（有2列）(3)@OLE(‘文件名’)=變量名1,變量名2;不指定數(shù)據(jù)塊名稱，默認(rèn)使用指定Excel文件中、與變量名同名的數(shù)據(jù)塊第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞例3.4（投資組合問題）設(shè)研究美國某三種股票A、B、C，在從1943年~1954年的12年的投資收益率如下表所示，表中還附有各年度500種股票的指數(shù)供參考。如果你在1955年有一筆資金計劃投資這三種股票，希望年收益率達(dá)到1.15。試給出風(fēng)險最小的投資組合。收益率=(本金+收益)/本金第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞設(shè)投資三種股票的資金比例分別為xi

(i=1,2,3)滿足約束條件分析投資的年收益率其中Ri是第i種股票的年收益率,它是隨機變量.用每種股票12年的平均收益率代表該股票年收益率的數(shù)學(xué)期望E(Ri).則Y的數(shù)學(xué)期望為投資者希望年收益率達(dá)1.15,則構(gòu)造約束Markowitz用收益率的方差來衡量投資的風(fēng)險,即方差越大風(fēng)險越大,越小風(fēng)險越小第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞投資者年收益率Y的方差建立投資組合的Markowitz模型目標(biāo)函數(shù)約束條件Markowitz模型是一個二次規(guī)劃模型均值和協(xié)方差矩陣的計算可以在Excel中完成,然后通過@OEL函數(shù)傳遞給LINGO程序第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞利用股票A、B、C的數(shù)據(jù)建立Excel文件“投資組合.xls”，通過計算構(gòu)造COV數(shù)據(jù)塊，存放協(xié)方差矩陣；MEAN數(shù)據(jù)塊，存放三種股票的平均收益率；暫時空的“投資份額”數(shù)據(jù)塊左圖中，從A2-C13的矩形區(qū)域中的數(shù)據(jù)為股票A、B、C的收益率數(shù)據(jù)；A16-C16區(qū)域（MEAN數(shù)據(jù)塊）為平均收益率；E4-E6（“投資份額”數(shù)據(jù)塊）為空上圖中，從B2-D4的矩形區(qū)域構(gòu)成COV數(shù)據(jù)塊第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞建立LINGO模型如下model:sets:stocks/A,B,C/:Mean,X;

stst(stocks,stocks):Cov;endsetsdata:Mean=@OLE(‘投資組合’,’MEAN’);!平均收益率;

Cov=@OLE(‘投資組合’,’COV’);!協(xié)方差矩陣;@OLE(‘投資組合’,‘投資份額’)=X;enddatamin=@sum(stst(i,j):Cov(i,j)*X(i)*X(j));@sum(stocks:X)=1;@sum(stocks:X*Mean)>=1.15;end第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞Localoptimalsolutionfoundatiteration:14Objectivevalue:0.2054596E-01VariableValueReducedCostMEAN(A)1.0890830.000000MEAN(B)1.2136670.000000MEAN(C)1.2345830.000000X(A)0.53009160.000000X(B)0.35641490.000000X(C)0.11349350.000000三種股票的投資份額分別為0.5300916,0.3564149,0.1134935在Excel文件“投資組合.xls”中，“投資份額”數(shù)據(jù)塊已經(jīng)不再是空白了，而是寫入了數(shù)據(jù)Localoptimalsolutionfoundatiteration:14Objectivevalue:0.2054596E-01ExportSummaryReportTransferMethod:OLEBASEDSpreadsheet:投資組合

RangesSpecified:1

投資份額

RangesFound:1RangeSizeMismatches:0ValuesTransferred:3VariableValueReducedCostX(A)0.53009160.000000X(B)0.35641490.000000X(C)0.11349350.000000第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞第三講LINGO軟件與外部文件的數(shù)據(jù)傳遞@ODBC

：與數(shù)據(jù)庫連接輸入基本集合元素：集合名/@ODBC(‘?dāng)?shù)據(jù)源名’,‘?dāng)?shù)據(jù)表名’,‘列名’)/:屬性名;輸入派生集合元素：集合名/@ODBC(‘?dāng)?shù)據(jù)源名’,‘?dāng)?shù)據(jù)表名’,‘列名1’,‘列名2’,…)/:屬性名;目前支持下列DBMS:(如為其他數(shù)據(jù)庫，則需自行安裝驅(qū)動)ACCESS，DBASE，EXCEL，F(xiàn)