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  综述 最新更新:28.10分发 求解器介绍  

GAMS求解器简短介绍

大量的用于数学规划模型的求解器已经被连接到 GAMS 中。下面我们给出了每个求解器的简单描述。

名称 简介
AlphaECP 基于扩展切平面 (extended cutting plane ECP) 方法的 MINLP( 混合整数非线性规划 ) 求解器
BARON Branch-And-Reduce Optimization Navigator for proven global solutions from The Optimization Firm
BDMLP 随 GAMS 系统自带的 LP( 线性规划 ) 求解器
COIN-OR 在 COIN-OR(COmputational INfrastructure - Operations Research)) 项目中链接到求解器
CONOPT 来自 ARKI Consulting and Development 的大型 NLP( 非线性规划 ) 求解器
CONVERT 用于转换模型为其他语言的 scalar 模型的框架 (Framework)
CPLEX 来自 IBM 的高性能 LP/MIP( 线性规划 / 混合整数规划 ) 求解器
DECIS 来自 Stanford University 的大型随机规划求解器
DICOPT 来自 Carnegie Mellon University 的用于求解 MINLP( 混合整数非线性规划 ) 模型的框架
EXAMINER A tool for examining solution points and assessing their merit
GAMS/AMPL 使用 AMPL 建模系统内的求解器来求解 GAMS 模型的链接
GAMSCHK 一个用检查使用 GAMS 求解的线性规划问题的结构和解答属性的系统
GAMS/LINGO 使用 LINGO 建模系统内的求解器来求解 GAMS 模型的链接
GUROBI 来自 Gurobi Optimization 的高性能 LP/MIP( 线性规划 / 混合整数规划 ) 求解器
KNITRO 来自 Gurobi Optimization 的高性能 LP/MIP( 线性规划 / 混合整数规划 ) 求解器
LGO 来自 Pinter Consulting Services 的 Lipschitz 全局优化器
LINDOGlobal 来自 Lindo Systems, Inc 的用于证明的全局解的 MINLP( 混合整数非线性规划 ) 求解器
MILES 来自 University of Colorado 的 MCP( 混合互补问题 ) 求解器, GAMS 系统自带
MINOS 来自 Stanford University 的 NLP( 非线性规划 ) 求解器
MOSEK 来自 MOSEK ApS 的大型 LP/MIP( 线性规划 / 混合整数规划 ) 和圆锥和凸面非线性规划系统
MPSGE 来自 University of Colorado 的用于 CGE(可计算的一般均衡) 模型的建模环境
MSNLP 来自 Optimal Methods Inc 的用于全局最优解的多点搜索(multi-start) 方法
NLPEC MPEC 到 NLP 转换器,使用其他的 GAMS NLP 求解器
OQNLP 来自的 Optimal Methods Inc 的用于全局最优解的多点搜索 (multi-start) 方法
PATH 来自的 University of Wisconsin 的大型 MCP 求解器
PATHNLP 来自 University of Wisconsin 的用于凸面问题的大型 NLP 求解器
SBB 来自 ARKI 的用于求解 MINLP 模型的 分支定界 ( Branch-and-Bound ) 算法
SCIP 来自 Konrad-Zuse-Zentrum fuer Informationstechnik Berlin (ZIB) 的高性能 LP/MIP 求解器
SCENRED A tool for the reduction of scenarios modeling the random data processes
SNOPT 来自 Stanford University 的基于 NLP 的大型 SQP( 序列二次规划法 Sequential Quadratic Programming) 求解器
XA 来自 Sunset Software 的大型 LP/MIP 系统
XPRESS 来自 FICO 的高性能 LP/MIP 求解器

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