运行时间（秒）
求解一个模型时，允许的最大运行时间（缺省值为无限） Dual Computations （对偶计算）
求解时控制对偶计算的级别，有三种可能的设置： None: 不计算任何对偶信息； Prices：计算对偶价格（缺省设置）；
Prices and Ranges：计算对偶价格并分析敏感性。
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Page 29 Model Regeneration （模型的重新生成）
控制重新生成模型的频率，有三种可能的设置： Only when text changes：只有当模型的文本修改 后才再生成模型；
When text changes or with external
references：当模型的文本修改或模型含有外部引用 时（缺省设置）； Always：每当有需要时。 Linearization （线性化） Degree （线性化程度）
决定求解模型时线性化的程度，有四种可能的设置： Solver Decides：若变量数小于等于 12 个，则尽可 能全部线性化；否则不做任何线性化（缺省设置） None：不做任何线性化
Low：对函数@ABS(), @MAX(), @MIN(), @SMAX(), @SMIN()，以及二进制变量与连续变量的乘积项做线性 化
High：同上，此外对逻辑运算符#LE#, #EQ#, #GE#, #NE#做线性化 Big M（线性化 的大 M 系数）
设置线性化的大M系数（缺省值为 10
6
）。
Delta（线性化 的误差限）
设置线性化的误差限（缺省值为 10
-6
）。
Allow Unrestricted Use of
Primitive Set Member Names （允许无限制地使用基本集合的成 员名）
选择该选项可以保持与 LINGO4.0 以前的版本兼容：即允许 使用基本集合的成员名称直接作为该成员在该集合的索引值 （LINGO4.0 以后的版本要求使用@INDEX 函数）。 Check for Duplicate Names in Data and Model(检查数据和模型 中的名称是否重复使用)
选择该选项,LINGO 将检查数据和模型中的名称是否重复使 用，如基本集合的成员名是否与决策变量名重复。 Use R/C format names for MPS I/O （在 MPS 文件格式的输入输出 中使用 R/C 格式的名称）
在 MPS 文件格式的输入输出中，将变量和行名转换为 R/C 格 式 表？？
3）Linear Solver（线性求解程序）选项卡
界面见图？？。可以控制的参数和选项的含义见表？？。
29
Page 30 图？？ 选项组 选项 含义 Method 求解方法
求解时的算法，有四种可能的设置：
Solver Decides：LINGO 自动选择算法（缺省设置） Primal Simplex：原始单纯形法 Dual Simplex：对偶单纯形法 Barrier: 障碍法 (即内点法) Initial Linear Feasibility Tol. 初始线性可行性误差限
控制线性模型中约束满足的初始误差限（缺省值为 3*10
-6
）.
Final Linear Feasibility Tol. 最后线性可行性误差限
控制线性模型中约束满足的最后误差限（缺省值为 10
-7
）.
Model Reduction
模型降维
控制是否检查模型中的无关变量，从而降低模型的规模： Off：不检查 On：检查
Solver Decides：LINGO 自动决定（缺省设置） Pricing Strategies 价格策略（决定出 基变量的策略） Primal Solver 原始单纯形法 有三种可能的设置：
Solver Decides：LINGO 自动决定（缺省设置） Partial：LINGO 对一部分可能的出基变量进行尝试 Devex：用 Steepest-Edge（最陡边）近似算法对所有 可能的变量进行尝试，找到使目标值下降最多的出基变量 Dual Solver
有三种可能的设置：
Solver Decides：LINGO 自动决定（缺省设置）
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Page 31 对偶单纯形法
Dantzig：按最大下降比例法确定出基变量
Steepest-Edge：最陡边策略，对所有可能的变量进行 尝试，找到使目标值下降最多的出基变量 Matrix Decomposition 矩阵分解
选择该选项，LINGO 将尝试将一个大模型分解为几个小模型求 解；否则不尝试 Scale Model 模型尺度的改变
选择该选项,LINGO 检查模型中的数据是否平衡（数量级是否 相差太大）并尝试改变尺度使模型平衡；否则不尝试 表？？
4）Nonlinear Solver（非线性求解程序）选项卡
界面见图？？。可以控制的参数和选项的含义见表？？。 图？？ 选项组 选项 含义
Initial Nonlinear Feasibility
Tol. 初始非线性可行性误差限
控制模型中约束满足的初始误差限（缺省值为 10
-3
）.
Final Nonlinear Feasibility Tol. 最后非线性可行性误差限
控制模型中约束满足的最后误差限（缺省值为 10
-6
）.
Nonlinear Optimality Tol. 非线性规划的最优性误差限
当目标函数在当前解的梯度小于等于这个值以后，停止迭 代（缺省值为 2*10
-7
）.
Slow Progress Iteration Limit 缓慢改进的迭代次数的上限
当目标函数在连续这么多次迭代没有显著改进以后，停止 迭代（缺省值为 5）.
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Page 32 Derivatives 导数 Numerical 数值法
用有限差分法计算数值导数（缺省值） Analytical 解析法
用解析法计算导数（仅对只含有算术运算符的函数使用） Strategies 策略 Crash Initial Solution 生成初始解
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） Quadratic Recognition 识别二次规划
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）
Selective Constraint Eval 有选择地检查约束
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） SLP Directions SLP 方向
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） Steepest Edge 最陡边策略
选择该选项, LINGO 在每次迭代时将对所有可能的变量 进行尝试，找到使目标值下降最多的变量进行迭代；缺省 值为不使用最陡边策略 表？？
5）Integer Pre-Solver（整数预处理程序）选项卡
界面见图？？。可以控制的参数和选项的含义见表？？。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。 图？？
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Page 33 选项组 选项 含义 Level
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从分枝节点的连续解出 发，搜索一个好的整数解。 Heuristics 启发式方法 Min Seconds
每个分枝节点使用启发式搜索的最小时间（秒） Probing Level 探测水平（级别）
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，收紧变量的上下界和约束的右端 项的值）。可能的取值为：
Solver Decides：LINGO 自动决定（缺省设置） 1-7：探测级别逐步升高。 Constraint Cuts
约束的割（平面）