多目标规划和最大最小化问题（含lingo解决

理想点法，线性加权和法（多目标规划）

matlab函数fminimax（这个是最大最小化问题）

fminimax 

%% 最大最小化模型  :   min{max[f1,f2,···,fm]}
x0 = [6, 6];      % 给定初始值
lb = [3, 4];  % 决策变量的下界
ub = [8, 10];  % 决策变量的上界
[x,feval] = fminimax(@Fun,x0,[],[],[],[],lb,ub)
max(feval)  %06-22记录 就记住吧人家这个函数内部就实现了，56行看一下，记住人家的格式足矣
%没必要深究了
% x =
%     8.0000    8.5000
% feval =
%    13.5000    5.5000    5.5000   12.5000    8.5000    8.5000    5.5000   13.5000    9.5000    0.5000
% 结论：
% 在坐标为(8,8.5)处建立供应中心可以使该点到各需求点的最大距离最小，最小的最大距离为13.5单位。

(Fun.m)文件
function f = Fun(x)
    a=[1 4 3 5 9 12 6 20 17 8];
    b=[2 10 8 18 1 4 5 10 8 9];
    %  函数向量
    f=zeros(10,1);
    for i = 1:10
        f(i) = abs(x(1)-a(i))+abs(x(2)-b(i));  
    end
end 

理想点法：

 书上p482也有

线性加权和法：略

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lingo解决：

model:
sets:
location/1..10/:a,b;
endsets

data:
a=1,4,3,5,9,12,6,20,17,8;
b=2,10,8,18,1,4,5,10,8,9;
enddata

min=@max(location(i):@abs(x-a(i))+@abs(y-b(i)));
!这里只用了max，我一开始还用了与for进行了嵌套，for在外在内怎么套都不行，
!发现去掉for就可以解出了，我认为是这个max自带for 的味道
@bnd(3,x,8);
@bnd(4,y,10);
end

 结果和用matlab的结果一样，虽然x，y取值不同（lingo只给出一组解）