1、線性求解器
LINGO提供的的求解器，三態的線性模型。
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，期權定價，包括部分定價和Devex?；趩栴}特征的動態求解器動態選擇定價方案。
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。障礙期權利用一個障礙或內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域，障礙物解算器移動通過內部空間，以找到。根據一個特定的模型的大小和結構，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、整數求解器
與一般的二進制整數約束模型，包括一個整數解結合與線性，非線性，和二次求解器。對于線性模型，整數解算器包括預處理和幾十個約束“切割”的生成程序，可以大大提高解決方案的整數模型大型計算的時間。
5、非線性求解器
LINGO包括許多發現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
非線性規劃模型，主要基礎技術通過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，行話還采用連續線性規劃（SLP）。的非線性求解器利用稀疏性的改進的速度和更有效的內存使用。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，產生顯著更好的解決方案。而不是停止后的個局部被發現，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化能力。
8、Multistart Solver
在有限的時間內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化的一個子集。對于非凸的非線性模型，解的質量由多頭求解器將優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規劃模型，與障礙期權的術語可以自動檢測和解決模型中的目標函數和/或一些約束包括二次項。利用二次結構，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甚至可以用二進制和整數限制處理二次模型。這些二次能力使語言適合的應用，如投資組合優化問題，約束的回歸問題，和物流難題，某些類別（例如，布局問題，固定費用的網絡問題的二次目標）。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、隨機規劃的求解器
將風險納入多階段優化模型，化期望利潤，并總結結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化，通過多級隨機線性，非線性和整數隨機規劃（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的模型。
