LINDO API 14 增强

线性整数求解器：

+ 改进了通用整数程序的启发式方法。

+ 在我们的标准测试集上，平均性能提高了 2-3%。

+ 改进了生成线性程序的所有替代最优值的方法。

对 LSgetNextBestSol（） 的第一次调用会创建预先指定的角点数通过旋转最佳解集。

后续调用将非冗余返回连续的角点。

标准解查询方法可用于访问初等对偶向量，每次调用LSgetNextBestSol之后。

线性化

+ 支持指标约束，例如，z = 0 表示 x + y <= 0;

+更多的表达式可以自动线性化，所以你现在可以使用快速线性

求解器，否则可能需要一个更慢（30x？）的非线性求解器。

+ QP 和圆锥模型的高级线性化

+ 改进了某些 IF 表达式的线性化。

非线性和全局求解器：

+线性分数程序（比率目标）的更快（数量级）解。

+ 改进了非线性模型预处理中的边界收紧过程。

+ 自动生成的辅助变量，以提高性能复杂的表达式。

+支持其他有用但“有问题”的功能：

功率效用函数 （x^g-1）/g 和指数比函数 （exp（g） – 1）/g，在某些情况下，对消费者行为进行建模非常重要。

LINDO API 现在可以可靠地避免否则会出现的数值问题，当 g 接近 0 时发生。

接口：

+ Julia/JuMP 现在正式支持。

+ Python接口安装现在更容易通过pip（pypi.org）

+ Matlab 接口现在有两种线性和整数的替代方法optimization， LSlinprog and LSintprog.参数列表遵循其对应项，linprog和intprog，在Matlab的优化工具箱中。

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