GAMS系统

您能够从GAMS宣传小册子中找到介绍性的信息.

介绍
系统特征
2.50版38.3.0分发
一个完整的示例
支持的模型类型

通用代数建模系统(GAMS)是特别为建模线性,非线性和混合整数最优化问题而设计的.本系统对于大型的,复杂的问题特别有帮助.GAMS可以运行在个人计算机,工作站,大型机和超级计算机上.

GAMS允许使用者通过制定简单的设置来把精力放在建模问题上.至于特定机器和系统软件执行的费时的细节将由GAMS系统来处理.

GAMS对于处理大型的,复杂的,需要多次修订才能最终确定精确模型的独一无二的问题特别有帮助.系统以高度简洁和自然的方式来建模问题.使用者能够快速和方便的更改公式,能从一个求解器转到另一个,甚至稍加费心就能从线性转换到非线性.

GAMS让使用者把精力集中到建模上.通过排除考虑纯技术上的机器特定的问题的需要,比如地址计算,存储分配,子程序链接,和输入输出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和运行模型,和分析结果的时间.GAMS本身构建了良好的建模习惯,通过请求简明而精确的实体和关系的规范.GAMS语言形式上和通常使用的编程语言相似.因此对于那些有编程检验的使用者将非常熟悉.

使用GAMS,数据仅仅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中输入.模型以简练的代数声明来描述,对于人和机器都很容易读懂.非常相关的约束的整个集合都被输入到一个声明中.GAMS自动生成每个约束等式,并让使用者处理例外情况,假使那里一般来说是不需要的.在模型中的声明能够被重用,而不需要更改代数式,当其它的实例是相同的或出现了相关问题.错误的位置和类型会在尝试解决方案前被查明.GAMS处理动态模型,包括时间序列,滞后,及暂时终点的提示和处理.

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.38.3.0版本包含了众多更新和增强，比如，提供面对对象的.NET API,gamsbatch批处理脚本，设置最优解范围，用以调用Lindo抽样程序的新的函数库lsadclib，以及在求解器方面的众多更新。

从著名的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.

GAMS能够以多种不同的问题分类类型来公式化模型.这意味着从一个模型类型跳转到另一个将毫不费力.您甚至能够同时在不同的模型类型中使用相同的数据,变量,和方程式.

GAMS支持下列基本的模型类型:

LP 线性规划
MIP 混合整数规划
NLP 非线性规划
MCP 混合互补问题
MPEC 带方程式约束的数学规划
CNS 受约束的非线性系统
DNLP 带非连续导数的非线性规划
MINLP 混合整数非线性规划
QCP 二次约束规划
MIQCP 混合整数二次约束规划

求解器/模型类型矩阵显示求解器能求解的模型类型.

求解器/模型类型 适用23.9分发 2012年7月4日

LP

MIP

NLP

MCP

MPEC

CNS

DNLP

MINLP

QCP

MIQCP

Stoch .

Global

ALPHAECP

BARON 11.1

BDMLP

COIN-OR

CONOPT 3

CPLEX 12.4

DECIS

DICOPT

GLOMIQO 2.0

GUROBI 5.0

KNITRO 8.0

LINDO 7.0

LINDOGLOBAL 7.0

LGO

MILES

MINOS

MOSEK 6

MPSGE

MSNLP

NLPEC

OQNLP

PATH

SBB

SCIP

SNOPT

SOPLEX

XA

XPRESS 23.01

有关GAMS系统中求解器的简短介绍请点击