LINGO18是运行于PC端的全能型线性和非线性通用优化求解器,不仅内置了一种建立最优化模型的语言,功能帮助用户更简单、高效地构建和求解线性,而且LINGO18还提供十几个内部函数,可以允许决策变量是整数,可谓是求解优化模型的最佳选择。
LINGO18内置完整的集成安装包,能够很好用于构建以及编辑问题的完全功能的环境,同时还支持新的图表功能与全新的算术功能,使其在教学、科研和工商等领域受到广泛的使用。
1、改进的Simplex解算器在线性模型上具有更好的性能对Simplex解算器的
增强增强了线性模型的速度。使用原始单纯形法,模型求解速度平均快18%,对于双重单纯形法,模型求解速度快15%。
2、大型二次模型上的速度明显加快
改进了处理大型二次矩阵(例如1000 x 1000)的性能,极大地提高了性能,解决了金融组合和其他二次模型。
3、具有不连续函数的
模型的改进处理可以更快速地解决使用不连续函数(例如MOD(x,k),INT(x),ROUND(x))的模型。
4、使用不同解算器同时解算LP时更快在
可能难以预测Primal,Dual或Barrier解算器将为线性模型提供最快解决方案的情况下,改进的Multi-Core功能可让您将每个解算器分配给一个解算器。分离核心并同时运行它们。因此,无论哪种求解器最快,都可以确保在最短的时间内解决问题。
5、多启动NLP求解器现在支持目标值
用户可以为目标函数指定目标值。一旦任何多启动线程达到指定的目标,所有线程就会停止。
6、最新的建模语言和功能增强功能
新的图表功能:甘特图,垂直堆叠条形图,水平堆叠条形图。
1、代数建模语言
支持一种强大的,基于集合的建模语言,该语言允许用户高效而紧凑地表达数学编程模型。使用LINGO的内部脚本功能可以迭代解决多个模型。
2、便的数据选项
花费时间和精力来管理数据。它使您可以构建直接从数据库和电子表格中提取信息的模型。同样,LINGO可以将解决方案信息直接输出到数据库或电子表格中,从而使您更轻松地在自己选择的应用程序中生成报告。模型和数据的完全分离增强了模型的维护和可伸缩性。
3、交互式建模或创建交钥匙应用程序
您可以在LINGO中构建和求解模型,也可以直接从编写的应用程序中调用LINGO。为了以交互方式开发模型,LINGO提供了一个完整的建模环境来构建,求解和分析您的模型。对于构建交钥匙解决方案,LINGO带有可调用的DLL和OLE接口,可以从用户编写的应用程序中调用它们。也可以直接从Excel宏或数据库应用程序中调用LINGO。 LINGO当前包括C / C ++,FORTRAN,Java,C#.NET,VB.NET,ASP.NET,Visual Basic,Delphi和Excel的编程示例。
4、广泛的文档和帮助
提供了快速启动和运行所需的所有工具。您将获得LINGO用户手册(印刷版,可通过在线帮助获得),该手册全面描述了该程序的命令和功能。超级版本和更大版本中还包括LINGO优化建模的副本,这是一份全面的建模文本,讨论了线性,整数和非线性优化问题的所有主要类别。 LINGO还提供了许多基于现实世界的示例,供您修改和扩展。
5、强大的求解器和工具
可提供一组全面的快速内置求解器,用于线性,非线性(凸和非凸),二次,二次约束和整数优化。您无需指定或加载单独的求解器,因为LINGO会读取您的公式并自动选择合适的求解器。
6、通用非线性求解器
提供一般的非线性和非线性/整数功能。为了使用LINDO API的非线性功能,需要使用非线性许可选项。
7、全局求解器
全局求解器在分支定界框架内结合了一系列范围边界(例如区间分析和凸分析)和范围缩小技术(例如线性规划和约束传播),以找到经过验证的非凸非线性程序的整体解。传统的非线性求解器可能会卡在次优的局部解中。使用全局求解器时,情况不再如此。
8、多启动求解器
多起点求解器在NLP和混合整数NLP的求解空间中智能地生成候选起点序列。每个起点都需要调用传统的NLP求解器,以找到局部最优值。对于非凸NLP模型,多起点求解器发现的最佳解决方案的质量往往优于传统非线性求解器的单个解决方案。用户可调参数控制要执行的最大多次启动次数。
9、屏障求解器
障碍求解器是解决线性,二次和圆锥问题的一种替代方法。 LINGO最先进的屏障方法实现为大型,稀疏模型提供了巨大的速度优势。
10、单纯形求解器
提供了原始和对偶单纯形法的两种高级实现,作为解决线性编程问题的主要手段。其灵活的设计允许用户通过更改一些算法参数来微调每种方法。
11、混合整数求解器
软件的混合整数求解器的功能扩展到线性,二次和一般非线性整数模型。它包含几种高级解决方案技术,例如剪切生成,动态减少树增长的树重新排序以及先进的启发式和预解决策略。
12、随机解算器
随机规划求解器通过具有追索权的多阶段随机模型支持不确定情况下的决策。用户通过识别分布函数(内置的或用户定义的)描述不确定性。
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