Optimization 理解行话派生集

我对行话一无所知，我在行话中找到了这个例子。
型号：

！A 6仓库8供应商运输问题；
设置：
仓库/WH1 WH2 WH3 WH4 WH5 WH6/：容量；
供应商/V1 V2 V4 V5 V7 V8/：需求；
链接（仓库、供应商）：成本、数量；
结束集
! 目标；
MIN=@SUM（链接（I，J）：
成本（I，J）*卷（I，J））；
! 需求约束；
@对于（供应商）（J）：
@总额（仓库（I）：数量（I，J））=
需求（J））；
! 容量限制；
@仓库（一）：
@SUM（VENDORS（J）：VOLUME（I，J））很久以前我曾使用过一点行话。此后情况发生了变化，但我查阅了他们的（行话14）-参见第31页，它解释了集合定义的工作原理

1） 笛卡尔积
仓库x产品的所有集合成员将自动生成（通过连接标签，考虑所有“组合”）

现在，如果某对仓库供应商不应连接，则其
成本
参数应保持未定义。在用户手册第118页中查找“忽略数据部分中的值”。您需要在
成本
矩阵中使用逗号作为分隔符，并使用空字段（例如
5、5、6…
）

2） 
VOLUME
是一个变量，而不是一个参数。
VOLUME
的值将由解算器找到-它们将代表最佳装运量（每个供应商将得到他/她所需的，并且装运的总成本将是最低的）

! A 6 Warehouse 8 Vendor Transportation Problem;
SETS:
WAREHOUSES / WH1 WH2 WH3 WH4 WH5 WH6/: CAPACITY;
VENDORS / V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8/ : DEMAND;
LINKS( WAREHOUSES, VENDORS): COST, VOLUME;
ENDSETS
! The objective;
MIN = @SUM( LINKS( I, J):
COST( I, J) * VOLUME( I, J));
! The demand constraints;
@FOR( VENDORS( J):
@SUM( WAREHOUSES( I): VOLUME( I, J)) =
DEMAND( J));
! The capacity constraints;
@FOR( WAREHOUSES( I):
@SUM( VENDORS( J): VOLUME( I, J)) <=
CAPACITY( I));
! Here is the data;
DATA:
CAPACITY = 60 55 51 43 41 52;
DEMAND = 35 37 22 32 41 32 43 38;
COST = 6 2 6 7 4 2 5 9
4 9 5 3 8 5 8 2
5 2 1 9 7 4 3 3
7 6 7 3 9 2 7 1
2 3 9 5 7 2 6 5
5 5 2 2 8 1 4 3;
ENDDATA
END