winwin7小編為大家帶來的LINGO軟件是一種專業的線性規劃工具，廣泛用于解決復雜的優化問題。它能夠幫助用戶在資源有限的情況下做出最佳的決策，以實現最大的效益。LINGO軟件具有強大的數學建模能力，用戶可以通過它來建立線性規劃模型，定義決策變量、目標函數、約束條件等。同時，LINGO還提供了豐富的數學運算和優化算法，可以對模型進行求解和優化，找到最優解。LINGO的使用非常靈活，支持多種不同的應用領域。無論是生產調度、庫存管理、物流優化，還是市場營銷策略、金融投資決策等，都可以通過LINGO來進行優化和決策分析。它的應用范圍非常廣泛，可以滿足各種復雜的實際問題的需求。LINGO還提供了直觀友好的用戶界面和豐富的功能模塊，使得用戶能夠輕松地進行建模和求解。它支持多種數據導入和導出格式，可以與其他軟件進行數據交互，方便用戶進行數據處理和結果分析。

使用說明lingo導出數據的方法

與大多數接口函數一樣，@ ODBC可以導出數據并導入數據。具體來說，您可以在模型的數據部分中使用@ODBC函數將集合成員和屬性值導出到ODBC數據源。要使用@ODBC導出解決方案，請將調用@ODBC放入模型的數據部分。每次解決模型時都會執行這些@ODBC導出指令。

語法形式1：

使用@ODBC導出數據的第一種語法形式是：

@ODBC(['data_source'[，'table_name'[，'column_name_1'[，...，

'column_name_n']]]]] = object_list;

注意：導入時，@ODBC出現在等號右側。導出時，@ODBC函數出現在等號的左側。

請記住，集合成員將導出為文本，而集合屬性將導出為雙精度浮點值。

使用@ODBC將數據值導出到ODBC數據源的一些示例如下：

示例1：@ODBC('TRANSPORTATION'，

'LINKS'，'VOLUME')=音量;

LINGO將VOLUME屬性的值發送到ODBC數據源TRANSPORTATION中的數據表LINKS中標題為VOLUME的列。

示例2：@ODBC()= NUMBER_WORKING;

@ODBC函數的所有參數都已省略，默認為數據源的模型標題，數據表的父集屬性以及列名的屬性名稱。 因此，假設我們使用TITLE語句命名此模型SCHEDULING，并且在集合SCHEDULES上定義了屬性NUMBER_WORKING，則LINGO將屬性NUMBER_WORKING導出到ODBC數據源SCHEDULING中數據表SCHEDULES中標題為NUMBER_WORKING的列。

LINGO軟件特色

收起Lingo特性：Lingo 是使建立和求解線性、非線性和整數最佳化模型更快更簡單更有效率的綜合工具。Lingo 提供強大的語言和快速的求解引擎來闡述和求解最佳化模型。

簡單的模型表示

Lingo 可以將線性、非線性和整數問題迅速得予以公式表示，并且容易閱讀、了解和修改。

方便的數據輸入和輸出選擇

Lingo 建立的模型可以直接從數據庫或工作表獲取資料。同樣地，Lingo 可以將求解結果直接輸出到數據庫或工作表。

強大的求解引擎

Lingo 內建的求解引擎有線性、非線性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整數最佳化。

Model Interactively or Create Turn-key Applications

Lingo 提供完全互動的環境供您建立、求解和分析模型。Lingo 也提供 DLL 和 OLE 界面可供使用者由撰寫的程序中呼叫。

廣泛的文件和 HELP 功能

Lingo 提供的所有工具和文件可使你迅速入門和上手。Lingo 使用者手冊有詳細的功能定義。

LINGO軟件功能

1、對線性模型進行快速求解，以改進簡單的求解器

提高大型線性模型的性能，提高單純形解算器。

大型模型解決了了平均為35%的速度更快，使用原始單純形和20%的速度更快的雙單純形。

2、整數解算器具有新功能的改進

為了保證運行的再現性，引入了一種新的優化模式。

調查最快的替代方案。

加強的K-Best算法可以找到最好的解決方案，讓K在更長的時間內找到解決方案。

采用新的啟發式算法，尋找更快的解決方案，采用背包約束和塊結構模型。

新的預處理水平•類非線性模型的性能更好地收緊變界。

3、增強隨機解

•在大型線性多級SP的情況下，解決了60%的嵌套Benders分解方法，可以更快地改進管理。

對不具備全部追索權的多級SP模型進行更好的處理。

隨機參數的任何復雜函數都可以通過擴展解析器來使用。

4、全局求解器得到了改進

對于二次問題的類別，全局解算器的性能有了很大的提高。特別是非凸二次

其它人拒絕提問，否則只有傳統的NLP求解器才能慢慢獲得局部最優解。有些問題可以解決

過去難以解決的問題，世界上最好的，尤其是金融投資組合模型的最低購買量，

和/或限制儀器數量在非零水平。

•線性化采用了新的約束收緊過程，提高了線性模型的可解性。

在很多車型中，顯著的速度更快，性能更強，比如@最大()，@最小()，@Z=ZZZ=0或1，等等。

5、支持本地Macintosh和Linux的支持

•Macintosh和Linux平臺的原始支持已經完全改寫了LINGO軟件的用戶界面。

以下是MacLINGO模型中對圖像的非線性程序。

6、矩陣函數

•在Lingo矩陣運算中添加了一些新功能。

支持的操作包括：計算特征值和特征向量，計算矩陣行列式，計算Cholesky分解，

矩陣的逆矩陣，以及矩陣的轉動。

7、線性回歸

增加了多線性回歸的新回歸函數。

8、其他改進

現在支持Tornado圖。

額外的分類能力，方便數據準備和解決方案報告。

•“stm2”的新日期功能ymdhms，將LINGO的標準時間值轉換為等效日歷日期和時間。

LINGO軟件是一種功能強大的線性規劃工具，能夠幫助用戶解決復雜的優化問題。它具有強大的數學建模能力和優化算法，支持多種應用領域和數據處理方式。使用LINGO，用戶可以做出最佳決策，實現資源最大化利用，提高效益和競爭力。