LINGO优化模型与算法设计培训课程
课程名称：LINGO运筹优化与数学建模实战
培训对象
运筹/算法工程师、数学建模参赛者及供应链优化人员。
培训目标
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掌握LINGO建模语言，能够快速构建线性、整数及非线性规划模型。
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熟悉生产调度、物流选址、网络流等经典运筹问题的建模方法。
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具备调试大规模复杂模型的能力，并能优化求解器参数设置。
培训内容介绍
第一部分：LINGO基础与建模语言（第1-3条）
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优化模型与LINGO概述：数学规划模型的概念与实例；LINGO软件界面与文件类型；LINGO与其他优化软件（如MATLAB）的接口。
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LINGO建模语言入门：LINGO模型的框架（目标函数、约束条件）；直接使用标量变量建模；集合（Set）的定义与使用（原始集、派生集）；属性（Attribute）的定义。
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数据段与初始段：数据段（DATA）的灵活写法（表格数据、文本数据）；初始段（INIT）的用法（为非线性求解提供初始值）；从Excel/TXT文件中批量导入数据。
第二部分：核心模型求解（第4-6条）
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线性规划（LP）：线性规划的标准形式；用LINGO求解生产计划、配料问题；敏感性分析与对偶价格。
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整数规划（IP）：整数变量与0-1变量的定义；整数规划的典型应用（背包问题、指派问题、选址问题）；分枝定界法与割平面法的原理。
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非线性规划（NLP）：非线性约束的处理；局部最优与全局最优；LINGO中全局求解器的设置与使用。
第三部分：经典应用建模（第7-9条）
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图论与网络流：最短路径问题的LINGO实现；最小生成树问题；最大流问题与最小费用最大流问题。
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生产与运作管理：生产计划与排程问题；库存控制与EOQ模型；下料（Cutting Stock）问题的建模。
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物流与供应链：运输问题（产销平衡/不平衡）；多级仓库选址（重心法结合规划）；车辆路径问题（VRP）的简单建模。
第四部分：高级技术与调试（第10-12条）
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集合循环函数：集合循环函数（@FOR、@SUM、@MAX、@MIN）的深入应用；条件集合函数（@IN）的使用；派生集的动态过滤。
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模型调试与求解器控制：语法错误的排查；无解（Infeasible）与无界（Unbounded）问题的诊断；LINGO选项设置（求解器选择、迭代次数、精度控制）。
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综合案例：多工厂生产与物流优化：一个涵盖采购、生产、仓储、配送全环节的供应链优化模型构建与求解。
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