LINGO教程
Limit缓慢改进的迭代次数的上限 Numerical Derivatives 数值法 导数 Analytical 解析法 Crash Initial Solution 生成初始解 Quadratic Recognition 识别二次规划 Selective Strategies Constraint 策略 Eval 有选择地检查约束 SLP Directions SLP方向 改进以后，停止迭代（缺省值为5） 用有限差分法计算数值导数（缺省值） 用解析法计算导数（仅对只含有算术运算符的函数使用） 选择该选项, LINGO将用启发式方法生成初始解；否则不生成（缺省值） 选择该选项, LINGO将判别模型是否为二次规划，若是则采用二次规划算法（包含在线性规划的内点法中）；否则不判别（缺省值） 选择该选项, LINGO在每次迭代时只检查必须检查的约束（如果有些约束函数在某些区域没有定义，这样做会出现错误）；否则，检查所有约束（缺省值） 选择该选项, LINGO在每次迭代时用SLP (Successive LP，逐次线性规划)方法寻找搜索方向（缺省值） 选择该选项, LINGO在每次迭代时将对所有Steepest 可能的变量进行尝试，找到使目标值下降最Edge 多的变量进行迭代；缺省值为不使用最陡边最陡边策略 策略
（5）Integer Pre-Solver（整数预处理求解器）选项卡 选项组 选项 含义 控制采用启发式搜索的次数（缺省值为3，可能的值为0-100）. 启发式方法的目的是Level 从分枝节点的连续解出发，搜索一个好的整Heuristics 数解。 启发式方法 每个分枝节点使用启发式搜索的最小时间Min Seconds （秒） 控制采用探测（Probing）技术的级别（探测能够用于混合整数线性规划模型，收紧变Probing Level 量的上下界和约束的右端项的值）。可能的探测水平（级别） 取值为： ·Solver Decides：LINGO自动决定（缺省 共53页 46
LINGO教程
设置） ·1-7：探测级别逐步升高。 控制在分枝定界树中，哪些节点需要增加割（平面），可能的取值为： Application ·Root Only：仅根节点增加割（平面） 应用节点 ·All Nodes：所有节点均增加割（平面） ·Solver Decides：LINGO自动决定（缺省设置） Constraint Relative 控制生成的割（平面）的个数相对于原问题Limit Cuts 的约束个数的上限（比值），缺省值为0.75 约束的割（平相对上限 面） 为了寻找合适的割，最大迭代检查的次数。Max Passes 有两个参数： 最大迭代检·Root：对根节点的次数（缺省值为200） 查的次数 ·Tree：对其他节点的次数（缺省值为2） 控制生成的割（平面）的策略，共有12种Types 策略可供选择。 （如想了解细节，请参阅类型 整数规划方面的专著） （6）Integer Solver（整数求解器）选项卡
整数预处理程序只用于整数线性规划模型（ILP模型），对连续规划和非线性模型无效。 选项组 选项 含义 控制分枝策略中优先对变量取整的方向，有三种选择： Direction ·Both：LINGO自动决定（缺省设置） ·Up：向上取整优先 ·Down：向下取整优先 Branching 分枝 控制分枝策略中优先对哪些变量进行分枝，有两种选择： Priority ·LINGO Decides：LINGO自动决定（缺省设置） ·Binary：二进制（0-1）变量优先 Absolute 当变量与整数的绝对误差小于这个值时，-6Integrality 绝对误差限 该变量被认为是整数。缺省值为10 整性 Relative 当变量与整数的相对误差小于这个值时，相对误差限 该变量被认为是整数。缺省值为8*10-6 共53页 47
LINGO教程
当以前面的求解结果为基础，热启动求解程序时采用的算法，有四种可能的设置： ·LINGO Decides：LINGO自动选择算法（缺Warm Start 省设置） 热启动 ·Primal Simplex：原始单纯形法 LP Solver ·Dual Simplex：对偶单纯形法 LP求解程序 ·Barrier: 障碍法 (即内点法) 当不以前面的求解结果为基础，冷启动求Cold Start 解程序时采用的算法，有四种可能的设置：冷启动 （同上，略） 当当前目标函数值与最优值的绝对误差小Absolute 于这个值时，当前解被认为是最优解（也目标函数的绝就是说：只需要搜索比当前解至少改进这对误差限 么多个单位的解）。缺省值为8*10-8 当当前目标函数值与最优值的相对误差小Relative 于这个值时，当前解被认为是最优解（也Optimality 目标函数的相就是说：只需要搜索比当前解至少改进这最优性 对误差限 么多百分比的解）。缺省值为5*10-8 Time To Relative 在程序开始运行后这么多秒内，不采用相开始采用相对对误差限策略；此后才使用相对误差限策误差限的时间略。缺省值为100秒。 （秒） Hurdle 同上一章LINDO部分的介绍 篱笆值 控制如何选择节点的分枝求解，有以下选项： Node ·LINGO Decides： LINGO自动选择（缺Selection 省设置） Tolerances 节点选择 ·Depth First：按深度优先 误差限 ·Worst Bound：选择具有最坏界的节点 ·Best Bound：选择具有最好的界的节点 控制采用强分枝的层数。也就是说，对前这么多层的分枝，采用强分枝策略。所谓Strong Branch 强分枝，就是在一个节点对多个变量分别强分枝的层数 尝试进行预分枝，找出其中最好的解（变量）进行实际分枝。
（7）Global Solver（全局最优求解器）选项卡 选项组 选项 含义 共53页 48
LINGO教程
选择该选项,LINGO将用全局最优求解Use Global 程序求解模型，尽可能得到全局最优解Solver （求解花费的时间可能很长）；否则不使用全局最优求使用全局最优求解程序，通常只得到局解程序 部最优解 有两个域可以控制变量上界（按绝对值）： 1、 Value：设定变量的上界，缺省值为1010； Variable Upper 2、 Application列表框设置这个界的三种 Bound Global 应用范围： 变量上界 Solver ·None: 所有变量都不使用这个上界； 全局最优求·All: 所有变量都使用这个上界； 解程序 ·Selected：先找到第1个局部最优解，然后对满足这个上界的变量使用这个上界（缺省设置） 有两个域可以控制变量上界（按绝对值）： 1、 Optimality：只搜索比当前解至少Tolerances 改进这么多个单位的解（缺省值为误差限 10-6）； 2、 Delta：全局最优求解程序在凸化过程中增加的约束的误差限（缺省值为-710）。 共53页 49
LINGO教程
Strategies 策略 Multistart Solver Attempts 多初始点求尝试次数 解程序 可以控制全局最优求解程序的三类策略： 1、Branching：第1次对变量分枝时使用的分枝策略： ·Absolute Width（绝对宽度） ·Local Width（局部宽度） ·Global Width（全局宽度） ·Global Distance（全局距离） ·Abs (Absolute) Violation（绝对冲突） ·Rel (Relative) Violation（相对冲突，缺省设置） 2、Box Selection: 选择活跃分枝节点的方法： ·Depth First（深度优先） ·Worst Bound（具有最坏界的分枝优先，缺省设置） 3、Reformulation：模型重整的级别： ·None（不进行重整） ·Low（低） ·Medium（中） ·High（高，缺省设置） 尝试多少个初始点求解，有以下几种可能的设置： ·Solver Decides：由LINGO决定（缺省设置，对小规模NLP问题为5次，对大规模问题不使用多点求解） ·Off：不使用多点求解 ·N（>1的正整数）：N点求解 ·Barrier: 障碍法 (即内点法) 5.4 窗口菜单（Windows Menu）
1． 1． 命令行窗口（Command Window） 从窗口菜单中选用“Command Window”命令或直接按Ctrl+1可以打开LINGO的命令行窗口。在命令行窗口中可以获得命令行界面，在“:”提示符后可以输入LINGO的命令行命令。
2． 2． 状态窗口（Status Window）
从窗口菜单中选用“Status Window”命令或直接按Ctrl+2可以打开LINGO的求解状态窗口。
如果在编译期间没有表达错误，那么LINGO将调用适当的求解器来求解模型。当求解器开始运行时，它就会显示如下的求解器状态窗口（LINGO Solver Status）。
共53页 50
Lingo教程 - 图文
