LINGO10高效数学建模与线性优化软件

MATLAB提供的命令窗口输出函数主要包括disp函数，其使用格式为disp(输出项)，输出项可以是字符串或矩阵。在数学建模竞赛培训中，学习如何有效利用MATLAB和LINGO进行数据输出至关重要。

数学建模论文评审系统使用说明 一、 论文预处理 将所有待评审的论文（PDF格式）放入指定文件夹（例如：“论文”文件夹）。 运行 step1_renamePaper.m 脚本，选择存放论文的文件夹。 该脚本将随机生成论文编号，并将编号结果保存至 “论文编号.xls” 文件中。 原始论文将被备份至 “原始论文备份” 文件夹。 二、 试评阶段 运行 step2_trialJudge.m 脚本进行试评。 脚本将创建一个 “试评” 文件夹，并为每位评审专家创建对应的子文件夹，用于存放试评结果。 将评审专家对应的试评文件夹打包发送给专家进行试评。 三、 正式评审 运行 step3_formalJudge.m 脚本进行正式评审和论文分配。 首次运行可能会出现 “X矩阵数据与...不符” 的错误提示，请忽略该错误。 脚本将在命令窗口输出评审专家数量、每位专家评阅论文数量以及论文总数，请记录这些数据，下一步将会用到。 四、 使用LINGO生成论文分配矩阵 打开 LINGO 软件，选择 “文件” -> “打开”，打开 “LINGO1.lg4” 文件。 根据上一步记录的数据，修改 LINGO 代码中相应的参数值（具体修改方法请参考代码注释）。 修改完成后，运行 LINGO 代码生成论文分配矩阵。 注意： 不要直接运行 LINGO 文件，需要根据实际情况修改参数。

第三章 非线性规划 本章深入探讨非线性规划问题，借助MATLAB强大的优化工具箱，提供解决实际问题的实用技巧和策略。 内容涵盖： 非线性规划问题的基本概念与数学模型 常见非线性规划求解算法，如内点法、序列二次规划法等 MATLAB优化工具箱函数的使用详解 典型案例分析，包括工程优化、经济模型等 编程实践指导，帮助读者掌握MATLAB编程技巧 通过本章学习，读者将能够： 建立非线性规划问题的数学模型 利用MATLAB求解各类非线性规划问题 将理论知识应用于实际问题的解决

这个资源包涵盖了多种在数学建模比赛中常用的软件和算法，包括已经编写好的 MATLAB 和 Lingo 程序，以及详细的 Lingo 和 MATLAB 学习资料。此外，还包含了适用于数模竞赛的 SPSS 和 Mathematica 教程，帮助您快速掌握这些工具和算法的应用。

数学建模涵盖四大问题类型：分类、优化、评价和预测。 运用数学模型解决实际问题，首先需要根据具体问题构建模型，然后求解模型，最后将结果应用于实际问题。 算法在这一过程中扮演着至关重要的角色。

本指南介绍了 MATLAB 和 Lingo 中用于比较两个相同形状向量或矩阵对应元素的 max 和 min 函数，并提供了数学建模竞赛中此类比较的示例。

本资源包含Python数学实验与建模相关程序及数据，并针对macOS系统进行了修复和优化，以提升程序运行效率和稳定性。

数学建模算法在各个领域中展现出了广泛的应用和实际价值，随着技术的不断进步和创新，这些算法正在成为解决实际问题的有效工具。

本教程专注于数学建模中的线性规划问题，详细介绍了使用Python进行实现的方法。相较传统的matlab或lingo工具，我们选择Python作为主要编程语言，结合了西南交通大学出版社的数学建模及其应用参考书籍，以及在线搜索的代码实现。具体工具使用包括jupyter notebook和Python中与数学建模相关的scipy库。内容包括线性规划模型的定义，目标函数和约束条件的应用，以及Python实现中的详细函数说明。