優化建模與LINDO/LINGO軟件 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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謝金星，薛毅 著

圖書標籤:

• 優化建模
• 綫性規劃
• 整數規劃
• 非綫性規劃
• LINGO
• LINDO
• 數學建模
• 運籌學
• 優化算法
• 模型求解

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302111801

版次：1

商品編碼：12280147

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2005-07-01

用紙：膠版紙

頁數：495

字數：762000

正文語種：中文

內容簡介

　　LINDO和LINGO是美國LINDO係統公司開發的一套專門用於求解優化問題的軟件包。LINDO用於求解綫性規劃和二次規劃問題，LINGO除瞭具有LINDO的全部功能外，還可以用於求解非綫性規劃問題，也可以用於一些綫性和非綫性方程（組）的求解，等等。LINDO和LINGO軟件的特色在於可以允許優化模型中的決策變量是整數（即整數規劃），而且執行速度很快。LINGO實際上還是優化問題的一種建模語言，包括許多常用的函數可供使用者建立優化模型時調用，並提供與其他數據文件（如文本文件、Excel電子錶格文件、數據庫文件等）的接口，易於方便地輸入、求解和分析大規模優化問題．由於這些特點，LINDO和LINGO軟件在教學、科研和工業、商業、服務等領域得到瞭廣泛應用。
　　《優化建模與LINDO/LINGO軟件》詳細介紹在Microsoft Windows環境下運行的新版本（LIND06.1，LING010.0）的使用方法，並包括社會、經濟、工程等方麵的大量實際應用問題的數學建模和求解實例，可供瞭解和使用優化建模和優化軟件的教師和學生、管理決策者、科技工作者及其他對此感興趣的讀者閱讀，也可作為運籌學課程的教學參考書，

內頁插圖

目錄

第1章 引言
1．1 優化模型的基本概念
1．1．1 優化模型的一般形式
1．1．2 可行解與最優解
1．1．3 優化模型的基本類型
1．2 優化問題的建模實例
1．2．1 綫性規劃模型
1．2．2 二次規劃模型
1．2．3 非綫性規劃模型
1．2．4 整數規劃模型
1．2．5 其他優化模型
1．3 LINDO/LINGO軟件簡介
1．3．1 LINDO/LINGO軟件的基本功能
1．3．2 LINDO/LINGO軟件的求解過程
1．3．3 建立LINDO/LINGO優化模型需要注意的幾個基本問題
習題1

第2章 LINDO軟件的基本使用方法
2．1 LINDO入門
2．1．1 LINDO軟件的安裝過程
2．1．2 編寫一個簡單的LINDO程序
2．1．3 一些注意事項
2．2 敏感性分析
2．3 整數綫性規劃的求解
2．4 二次規劃的求解
2．5 LINDO的主要菜單命令
2．5．1 文件主菜單
2．5．2 編輯主菜單
2．5．3 求解主菜單
2．5．4 報告主菜單
2．6 LINDO命令窗口
2．6．1 INFORMATION（信息類命令）
2．6．2 INPUT（輸入類命令）
2．6．3 DISPLAY（顯示類命令）
2．6．4 OUTPUT（輸齣類命令）
2．6．5 SOLUTION（求解類命令）
2．6．6 PROBLEM EDITING （編輯類命令）
2．6．7 QUIT（退齣類命令）
2．6．8 INTEGER，QUADRATIC，AND PARAMETRIC PROGRAMS（整數、二次與參數規劃類命令）
2．6．9 CONVERSATIONAL PARAMETERS（對話類命令）
2．6．10 USER SUPPLIED ROUTINES（用戶過程類命令）
2．6．11 MISCELLANEOUS（其他命令）
2．7 LINDO命令腳本文件
附錄 MPS格式數據文件
習題2

第3章 LINGO軟件的基本使用方法
3．1 LINGO入門
3．1．1 LINGO軟件的安裝過程和主要特色
3．1．2 在LINGO中使用LINDO模型
3．1．3 編寫一個簡單的LINGO程序
3．2 在LINGO中使用集閤
3．2．1 集閤的基本用法和LINGO模型的基本要素
3．2．2 基本集閤與派生集閤
3．2．3 稠密集閤與稀疏集閤
3．2．4 集閤的使用小結
3．3 運算符和函數
3．3．1 運算符及其優先級
3．3．2 基本的數學函數
……

第4章 LINGO軟件與外部文件的接口
第5章 生産與服務運作管理中的優化問題
第6章 經濟與金融中的優化問題
第7章 圖論與網絡模型
第8章 目標規劃模型
第9章 對策論模型
第10章 排隊論模型
第11章 存儲論模型
第12章 數學建模競賽中的部分優化問題
參考文獻

前言/序言

　　在工程技術、經濟管理、科學研究和日常生活等諸多領域中，人們經常遇到的一類決策問題是，在一係列客觀或主觀限製條件下，尋求使所關注的某個或多個指標達到最大（或最小）的決策.這種決策問題通常稱為最優化（或簡稱為優化）問題，研究處理這類問題的數學方法稱為最優化方法，它也是運籌學和管理科學中解決定量決策問題的基本方法，在決策科學化、定量化的呼聲日益高漲的今天，用最優化方法解決定量決策問題無疑是符閤時代潮流和形勢發展需要的，
　　用最優化方法解決決策問題包括兩個基本步驟：首先，需要把實際決策問題翻譯、錶述成數學最優化的形式，即用數學建模的方法建立決策問題的優化模型，或簡稱為優化建模；其次，建立優化模型後，需要選擇、利用優化方法和工具求解模型.優化建模方法自然具有一般的數學建模方法的共同特性，但優化模型又是一類既重要、又特殊的數學模型，因此優化建模方法又具有一定的特殊性和專業性.此外，由於優化模型的種類很多，很多模型目前還沒有有效的求解方法，不同的算法用於求解不同模型的效果可能差異很大，如何利用優化軟件求解優化模型也有一定的專業性和技巧性.
　　本書就是希望以上麵兩個步驟為突破口，一方麵重點介紹優化建模的思想和方法，另一方麵重點介紹專業的優化軟件包LINDO和LINGO的使用.全書結閤具體的案例進行介紹，而很少介紹有關優化的數學理論.之所以這樣組織，主要是基於以下考慮：目前國內有關優化的數學理論方麵的專門書籍已經很多，有興趣的讀者隨時可以從幾乎任何一本運籌學或最優化方法的書中找到相應的數學理論；此外，我們希望使本書的起點盡量低，讓沒有太多數學基礎的讀者也能讀懂絕大部分內容，從而把本書的重點放到強調優化建模方法的重要性和實用性上，並藉助專業優化軟件的強大功能，直接得到優化模型的結果.
　　目前國際市場上的專業優化軟件以及包含部分優化功能的數學類軟件很多，本書之所以選擇LINDO和LINGO軟件進行介紹，主要是因為LINDO和LINGO軟件是著名的專業優化軟件，其功能比較強、計算效果比較好，與那些包含部分優化功能的非專業軟件相比，通常具有明顯的優勢.此外，LINDO和LINGO軟件使用起來非常簡便，很容易學會，在優化軟件（尤其是運行於個人電腦上的優化軟件）市場占有很大份額，在國外運籌學類的教科書中也被廣泛用做教學軟件.

《數值計算方法與實踐》 圖書簡介 本書是一部關於數值計算方法的綜閤性教程，旨在為讀者提供深入的理論理解和豐富的實踐指導。在當今科學研究和工程應用日益依賴計算能力的時代，掌握高效、準確的數值計算方法已成為科研人員、工程師以及相關領域學生必備的核心技能。本書將係統地介紹綫性代數、微積分、常微分方程、偏微分方程等基礎數學領域中遇到的核心計算問題，並詳細闡述解決這些問題的經典算法和最新進展。 第一部分：數值計算基礎與綫性代數 本部分將從最基本的數值概念入手，為讀者打下堅實的理論基礎。我們將首先探討誤差的來源與傳播，包括捨入誤差、截斷誤差以及它們如何影響計算結果的精度。理解誤差的性質是進行可靠數值計算的前提。 接著，我們將重點關注綫性代數方程組的數值求解。這包括直接法，如高斯消元法、LU分解法，以及迭代法，如雅可比迭代法、高斯-賽德爾迭代法和超鬆弛迭代法（SOR）。我們將深入分析這些方法的原理、收斂條件、計算復雜性，並探討它們在不同規模和性質的矩陣方程組中的適用性。對於大型稀疏綫性係統，還將介紹一些專門的迭代方法，如共軛梯度法（CG）、廣度優先搜索法（GMRES）等，並討論其在大規模科學計算中的優勢。 此外，本部分還將涵蓋特徵值與特徵嚮量的計算。我們將介紹冪法、反冪法、QR算法等經典求解方法，並討論它們在動力係統分析、主成分分析（PCA）等領域的應用。矩陣的分解技術，如QR分解、SVD（奇異值分解）也將被詳細闡述，並說明它們在數據降維、圖像處理、推薦係統等方麵的廣泛用途。 第二部分：插值、逼近與數值積分 在許多應用場景中，我們無法直接獲得精確的函數錶達式，而隻能得到一組離散的數據點。如何根據這些數據點來近似或估計函數在其他點的值，是插值與逼近的核心問題。本部分將詳細介紹多項式插值，包括拉格朗日插值和牛頓插值，並分析其存在的吉布斯現象。樣條插值作為一種更優越的插值方法，其不同階數的樣條（綫性、二次、三次）的構造與性質將被深入剖析，尤其強調三次樣條的平滑性和廣泛應用。 函數逼近方麵，我們將引入最佳平方逼近的概念，以及傅裏葉級數和最小二乘逼近在函數逼近中的作用。這些技術對於信號處理、數據壓縮等領域至關重要。 數值積分是計算定積分的近似值的方法。本書將係統介紹梯形法則、辛普森法則等牛頓-科特斯公式，並分析它們的精度與收斂性。對於積分區域復雜或被積函數奇點較多的情況，我們將介紹高斯積分法，並闡釋其高效率的原理。此外，針對多重積分，還將介紹相應的數值積分方法。 第三部分：數值微分與非綫性方程求解 數值微分是利用離散數據點來近似計算函數導數的方法。本書將介紹有限差分法，包括前嚮差分、後嚮差分和中心差分，並分析它們的精度。我們將討論如何利用高階差分公式提高數值微分的精度，以及如何處理邊界效應。 求解非綫性方程（組）是科學與工程計算中的另一大類重要問題。本部分將詳述一係列經典的求解方法。對於單變量非綫性方程，我們將介紹二分法、牛頓法、割綫法等，並分析它們的收斂速度和局限性。對於多變量非綫性方程組，我們將重點介紹牛頓法的推廣——多維牛頓法，並討論其迭代過程和雅可比矩陣的計算。此外，還將介紹一些魯棒性更強的全局搜索方法，如模擬退火、遺傳算法等，以及在特定問題背景下的其他迭代方法。 第四部分：常微分方程與偏微分方程的數值解法 常微分方程（ODE）在描述動態係統方麵扮演著至關重要的角色。本書將係統介紹求解初值問題的各種數值方法。我們將從最簡單的歐拉法開始，逐步深入到更精確的方法，如改進歐拉法（斜率法）、龍格-庫塔法（RK4等）、以及 Adams-Bashforth 和 Adams-Moulton 等多步法。我們將詳細分析這些方法的收斂性、穩定性和計算效率，並討論如何根據問題的特點選擇閤適的方法。對於剛性常微分方程，還將介紹特殊的求解器，如嚮後微分公式（BDF）方法。 偏微分方程（PDE）是描述復雜物理現象（如熱傳導、流體動力學、電磁場等）的關鍵數學工具。本書將重點介紹求解PDE的幾種主流數值方法。有限差分法將作為基礎，詳細講解如何將PDE離散化到網格上，並推導齣一係列差分格式（如顯式、隱式和Crank-Nicolson格式），分析它們的穩定性和收斂性。有限元方法（FEM）作為一種更靈活、更適用於復雜幾何形狀的強大工具，也將被重點介紹。我們將從基本概念入手，闡述單元劃分、形函數、弱形式以及綫性係統的組建，並展示其在實際問題中的應用。對於某些特定類型的PDE，如雙麯型方程，還將介紹特徵綫法、WENO格式等。 第五部分：數據分析與應用 本書的最後一部分將聚焦於數據分析與實際應用。我們將探討迴歸分析，包括綫性迴歸和多項綫性迴歸，以及如何利用最小二乘法進行模型擬閤。我們將介紹統計量的計算，如均值、方差、協方差，以及置信區間的概念。 此外，還將結閤具體的工程和科學案例，演示如何運用前麵介紹的數值計算方法解決實際問題。例如，如何利用綫性代數方法進行圖像壓縮，如何利用插值與逼近技術進行數據平滑，如何利用ODE求解器模擬物理係統的演化，以及如何利用PDE求解器模擬熱擴散過程等。這些案例將幫助讀者鞏固所學知識，並體會數值計算方法在解決現實世界問題中的強大能力。 適用讀者 本書適閤高等院校數學、物理、工程、計算機科學、經濟學、金融學等專業的本科生、研究生，以及從事相關領域研究和開發的科研人員和工程師。具備一定的數學基礎（如微積分、綫性代數）的讀者將更容易理解和掌握本書內容。 學習目標 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解數值計算方法的核心思想和數學原理。 熟練掌握各類數值計算算法的實現細節和應用技巧。 能夠根據具體問題選擇最閤適的數值計算方法。 具備利用數值計算方法解決實際科學與工程問題的能力。 為進一步深入學習更高級的數值計算技術打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個正在探索優化算法領域的研究生，我對任何能夠提供係統性學習路徑的資源都充滿瞭渴求。這本書的標題“優化建模與LINDO/LINGO軟件”恰好契閤瞭我當前的學習需求。雖然我更側重於理解算法的數學原理和推導過程，但我深知，理論最終需要應用於實踐。LINDO/LINGO作為一款成熟的優化求解器，我想它能夠幫助我快速驗證我的理論模型，並從中獲得直觀的結果。我希望這本書能在“優化建模”部分，不僅僅停留在模型形式的介紹，更能深入講解模型建立的原則、假設條件以及如何處理實際數據中的不確定性。同時，對於LINDO/LINGO軟件的使用，我期待它能從最基礎的輸入語法、參數設置，一直講解到如何解讀輸齣結果，甚至是如何針對特定問題進行模型調試和性能優化。如果書中能提供一些進階的應用場景，例如如何利用該軟件解決動態規劃、多目標優化等復雜問題，那我將不勝感激。我相信，這本書能夠成為我從理論學習走嚮工程實踐的堅實橋梁，讓我能更有效地進行研究和開發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵上“優化建模”幾個字就深深吸引瞭我，我對如何將現實世界中的復雜問題抽象成數學模型有著濃厚的興趣。雖然我目前的工作場景與書名中的“LINDO/LINGO軟件”並沒有直接關聯，但我一直堅信，掌握建模的思想和方法，遠比熟悉某個特定軟件更為重要。這本書讓我看到瞭一個將理論知識轉化為實際應用的絕佳窗口。我尤其期待它在“優化建模”部分能夠深入淺齣地介紹各種經典的優化模型，比如綫性規劃、整數規劃、非綫性規劃等等，並且能夠解釋清楚這些模型是如何被構建齣來的，背後的邏輯是什麼。我希望書中能夠提供豐富的案例，從生産調度、資源分配到投資組閤優化，這些都是我工作中可能會遇到的，如果能看到書中是如何一步步地將這些問題轉化為數學語言，進而求解，那將是極大的收獲。即使書中對LINDO/LINGO軟件的講解我可能無法完全用上，但它所傳達的建模思想和解題思路，我相信會極大地拓展我的思維邊界，提升我解決問題的能力，讓我看待問題時能從更宏觀、更結構化的角度去思考。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的工程項目經理，在多年的工作中，我接觸過各種各樣的問題，從資源分配的瓶頸到進度安排的難題，我都曾試圖尋找更科學、更高效的解決方案。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇新的大門。我尤其對“優化建模”部分充滿期待，因為我堅信，許多管理上的難題都可以通過數學模型來找到最優解。我希望書中能夠用貼近實際工程的語言，闡述如何識彆項目中的優化機會，如何將模糊的需求轉化為清晰的模型約束，以及如何根據模型結果做齣明智的決策。雖然我並不直接負責軟件操作，但我相信瞭解LINDO/LINGO這類工具的能力和局限性，對於我與技術團隊的溝通非常有幫助。我希望能看到書中展示一些實際的工程項目案例，比如如何優化設備采購、人員調度、甚至是物流配送路綫，書中是否能提供清晰的模型建立過程和求解思路，讓我能理解其背後的邏輯，從而在未來的工作中，能夠與我的團隊更有效地閤作，共同解決項目中的復雜問題，提升整體的項目效益。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對企業管理流程優化感興趣的谘詢顧問，我的工作是幫助客戶提升效率和降低成本，而優化建模無疑是實現這些目標的關鍵手段。這本書的“優化建模”部分正是我所需要的。我非常期待書中能夠詳細闡述如何將復雜的商業場景，如供應鏈管理、生産計劃、庫存控製等，轉化為數學模型。我希望書中能提供一些實用性的方法論，指導我如何與客戶溝通，收集必要的數據，並在此基礎上構建有效的優化模型。盡管LINDO/LINGO軟件對我來說可能隻是一個工具，但我理解熟悉它的基本操作和能力，能夠幫助我更好地理解其輸齣結果，並嚮客戶解釋模型的求解過程。如果書中能夠包含一些不同行業、不同規模的案例研究，展示如何利用LINDO/LINGO解決實際的商業問題，並量化其帶來的效益，那將非常有價值。我相信，這本書將極大地提升我為客戶提供谘詢服務的專業性和深度。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析和算法應用充滿熱情的數據科學傢，雖然我的主要工具是Python和R，但我一直認為瞭解不同的優化求解器及其背後的建模思想至關重要。這本書的標題“優化建模與LINDO/LINGO軟件”引起瞭我的注意，因為我希望能夠拓寬我對優化問題的認識，並瞭解不同工具的優勢。我期待書中在“優化建模”部分能夠深入探討不同類型優化問題的識彆和錶述，例如如何區分連續優化和離散優化，如何處理約束的復雜性，以及如何進行模型的可行性分析。同時，對於LINDO/LINGO軟件，我希望它能提供一些關於其求解能力、性能特點的介紹，以及與我常用工具在模型輸入輸齣上的兼容性。即便我可能不會直接使用LINDO/LINGO，但理解它的建模方式和求解原理，能幫助我更好地理解優化問題的本質，並在日後選擇更適閤我項目需求的工具時，做齣更明智的判斷。我希望這本書能讓我從一個更廣闊的視角審視優化問題，並能將這種跨工具的理解能力應用到我的日常工作中。