1、線性求解器
LINGO提供的的求解器，三態(tài)的線性模型。
2、Primal and Dual Simplex Solvers
基本版本包括原始對偶單純形連接器，其中包括許多增強的速度和魯棒性。例如，期權(quán)定價，包括部分定價和Devex?；趩栴}特征的動態(tài)求解器動態(tài)選擇定價方案。
3、Barrier Solver
可選的障礙求解器提供了一種替代手段解決線性模型。障礙期權(quán)利用一個障礙或內(nèi)點法來求解線性模型。不同的單純形求解器，移動沿外部的可行區(qū)域，障礙物解算器移動通過內(nèi)部空間，以找到。根據(jù)一個特定的模型的大小和結(jié)構(gòu)，阻擋求解器可能是顯著更快的單純形求解器，并可以提供卓越的速度上的大的線性模型-特別是在稀疏模型與超過5000個約束或高度退化模型。障礙許可證選項是必需的，以利用障礙求解器。
4、整數(shù)求解器
與一般的二進(jìn)制整數(shù)約束模型，包括一個整數(shù)解結(jié)合與線性，非線性，和二次求解器。對于線性模型，整數(shù)解算器包括預(yù)處理和幾十個約束“切割”的生成程序，可以大大提高解決方案的整數(shù)模型大型計算的時間。
5、非線性求解器
LINGO包括許多發(fā)現(xiàn)局部或全局解的非線性模型的方法。
6、一般的非線性求解器
非線性規(guī)劃模型，主要基礎(chǔ)技術(shù)通過Lingo的可選的非線性求解器采用基于廣義簡約梯度法（GRG）。然而，幫助快速獲得一個好的可行解，行話還采用連續(xù)線性規(guī)劃（SLP）。的非線性求解器利用稀疏性的改進(jìn)的速度和更有效的內(nèi)存使用。非線性的許可證選項是需要解決的非線性模型。
7、全局求解器
本地搜索求解器通常被設(shè)計為搜索，直到他們確定了一個局部。如果該模型是非凸的，其他局部可能存在，產(chǎn)生顯著更好的解決方案。而不是停止后的個局部被發(fā)現(xiàn)，全局解算器將搜索，直到全局。求解器將原始的非凸，非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題的幾個凸。然后，它使用分支定界法詳盡地搜索這些子問題的全局解。非線性和全局許可證選項需要利用全局優(yōu)化能力。
8、Multistart Solver
在有限的時間內(nèi)讓搜索全局解望而卻步，多頭可以尋找良好的解決方案，更迅速的有力工具。這智能生成一組候選起始點在解空間中的一組。然后，一般的非線性求解器智能選擇這些來初始化一個系列的局部優(yōu)化的一個子集。對于非凸的非線性模型，解的質(zhì)量由多頭求解器將優(yōu)于一般的非線性求解器。非線性和許可證選項需要利用多頭的能力。
9、二次求解
除了解決線性和混合整數(shù)規(guī)劃模型，與障礙期權(quán)的術(shù)語可以自動檢測和解決模型中的目標(biāo)函數(shù)和/或一些約束包括二次項。利用二次結(jié)構(gòu)，行話可以解決這些模型比使用一般的非線性求解器快得多。LINGO甚至可以用二進(jìn)制和整數(shù)限制處理二次模型。這些二次能力使語言適合的應(yīng)用，如投資組合優(yōu)化問題，約束的回歸問題，和物流難題，某些類別（例如，布局問題，固定費用的網(wǎng)絡(luò)問題的二次目標(biāo)）。的二次求解器被包含在屏障許可證選項。
10、Conic Solver
圓錐曲線求解器有效地解決了二階錐問題（SOCP）。通過表達(dá)socps一定的非線性模型，圓錐曲線求解器可以用來解決模型比一般的非線性求解器的速度。障礙和圓錐選擇所需的利用圓錐求解器。
11、隨機(jī)規(guī)劃的求解器
將風(fēng)險納入多階段優(yōu)化模型，化期望利潤，并總結(jié)結(jié)果在直方圖顯示可能的利潤分配等。這個新的選擇允許模型與不確定元素的模型和優(yōu)化，通過多級隨機(jī)線性，非線性和整數(shù)隨機(jī)規(guī)劃（P）。Benders分解法用于求解大型線性SP模型。確定性等價方法用于求解非線性和整數(shù)的模型。
