本地化服务_gams软件教程之实用教程
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产品描述

使用期限永久 许可形式单机和网络版 原产地美国 介质下载 适用平台windows,linux
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Sets
Sets are the basic building blocks of a GAMS model, corresponding exactly to the indices in the algebraic representations of
models. The Transportation example above contains  one Set statement:
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GAMS EMP Library - includes GAMS Extended Mathematical Programming (EMP) models that illustrate and test the capabilities of GAMS/EMP.
GAMS API Library - includes GAMS Models used as scripts to compile and execute application programs in various programming languages interfacing to GAMS.
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LGO
LINDO 10.0
LINDOGLOBAL 10.0
LINGO
LOCALSOLVER 6.0
LS
MILES
MINOS
MOSEK 8
MSNLP
NLPEC
OQNLP
OsiCplex
OsiGurobi
OsiMosek
OsiXpress
PATHNLP
PATH
PYOMO
SBB
SCIP 3.2
SNOPT
SOPLEX 2.2
XA
XPRESS 28.01
全局--局部非线性优化求解套件
随机求解器,包括一个无限制版本的LINDOGLOBAL
成熟全局解决方案的MINLP求解器
在LINGO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接
混合邻域搜索算法
GAMS线性回归求解器
MCP求解器
NLP求解器
大型LP/MIP加锥凸非线性规划系统
全局优化的多启动方法
使用其他GAMS NLP求解器把MPEC转换成NLP
全局优化的多头启动方法
Bare-Bone与CPLEX连接
Bare-Bone 与Gurobi连接
Bare-Bone
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GAMS是灵活而强大的.模型可以非常方便的从一个计算机平台移到另外一个,只要GAMS已经在每个平台被安装好.GAMS很容易进行敏感度分析.使用者能够方便的规划模型来求解一个成分的不同值,然后生成一个输出报告,列出了每种情况的解决方案特征.模型能够同时被开发和文档化,因为GAMS允许使用者包含解释性的文本来作为任意符号和等式的定义和解释.
GAMS不断的在被增强和扩展.2.25版本包含了多个语言扩展,例如在一个循环中的SOLVE声明,INCLUDE声明,IF-ELSE声明,和使用PUT声明进行报告编写的功能.其它的加强包括增加的系统集成特征,性能改善,新的子系统,和另外的计算机平台支持.
当前版本2.50包括一个基于Intel Windows平台(95/98/ME和NT/2K/XP)的集成开发环境(IDE).GAMS 2.50的新的分发包含新的语言特征和新发表的全新/更新的求解器,一年至少4次.请检查版本声明.
示例:
从的1963书(由George Dantzig编写)中提取的一个运输问题,用来描述GAMS的有效性.这个模型只是模型库中的部分,模型库中还包含了大量的完整GAMS模型.
支持模型的类型:
GAMS模型类型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.这里列出了GAMS支持的所有的模型类型.
GAMS 的发展背景
GAMS 是"General Algebraic Modeling System"(一般性代数仿真系统)的缩写,早是由美国的世界银行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所发展。"GAMS"事实上并不代表任何佳化数值算法,而只是一个语言的使用者接口,利用 GAMS 可以很容易建立、修改、除错你的佳化模型输入文件,而输入档经过编译后,成为较低阶的佳化数值算法程序所能接受的格式,再加以执行并写出输出档。
数值算法方面,对线性与非线性规划问题,GAMS 使用由新南韦尔斯大学的Murtagh、及史丹福大学的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等所发展的 MINOS [Murtagh and Saunders, 1983] 算法。MINOS是 "Modular In-core Non-linear Optimization System"的缩写,这个算法综合了缩减梯度法和准牛顿法,是为大型、复杂的线性与非线性问题设计的算法。对混合整数规划问题,则采用亚历桑那大学的 Marsten 及巴尔第摩大学的 Singhal[1987]共同发展的 ZOOM(Zero/One Optimization Method)算法。
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