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軟件簡介
GAMS為General Algebraic Modeling Systems的縮寫，透過簡單的操作模式，GAMS排除了許多技術性問題，讓用戶能專心于模塊的建立。其語言編輯器近似于其他常用的程序語言，讓更多的使用者能受惠于GAMS。在使用過程中，運算數據可以經由常用的表格加載、清晰的模塊架構讓用戶可以隨時重復利用之前撰寫的模塊，進行代數符號的修改。GAMS亦可以對包含時間序列的動態模塊進行運算。通用代數建模系統(GAMS)是特別為建模線性,非線性和混合整數問題而設計的.本系統對于大型的,復雜的問題特別有幫助。GAMS可以運行在個人計算機、工作站、大型機和超級計算機上。
軟件功能
GAMS支持的模型類型
GAMS能夠以多種不同的問題來分類類型并公式化模型這意味著從一個模型類型跳轉到另一個將毫不費力.您甚至能夠同時在不同的模型類型中使用相同的數據、變量和方程式。
GAMS支持下列基本的模型類型:
-LP 線性規劃
-MIP 混合整數規劃
-NLP 非線性規劃
-MCP 混合互補問題
-MPEC 帶方程式約束的數學規劃
-CNS 受約束的非線性系統
-DNLP 帶非連續導數的非線性規劃
-MINLP 混合整數非線性規劃
-QCP 二次約束規劃
-MIQCP 混合整數二次約束規劃
GAMS所有的模型介紹：
GAMS/AlphaECP
GAMS/AlphaECP是MINLP（混合整數非線性規劃）求解器，基于擴展的截平面（ECP）方法。GAMS/AlphaEC可以應用到一般的MINLP問題和全局決方案中，以確保偽凸MINLP問題。
GAMS/BARON
BARON（分支減少優化導航）是一個解決從非凸優化問題到全局you化的計算系統。純粹的連續非線性規劃（NLPs）、純整數和混合整數非線性規劃(MINLPs)都可以用GAMS/BARON來解決。
GAMS/CONOPT
GAMS/CONOPT跟MINOS以及其他GAMS中解決非線性問題的求解器的功能類似。多元非線性求解器的可用性可在增加非線性建模的整體有效性中體現出來。CONOPT是多方法求解器，它和其他的GAMS NLP求解器往往相得益彰。如果一個求解器不能工作，其他的同功能求解器就會解決這個模型。如果所有的求解器都不能工作，那就說明這個模型非常的復雜，需要手動地進行建模操作。
GAMS/CPLEX
GAMS/CPLEX是功能強大的線性規劃（LP）、混合整數規劃（MIP）、二次約束規劃（QCP）、二階錐規劃和混合整數二次約束規劃（MIQCP）求解器。包含了單純和障算法并可以在不同的平臺上運行。以下算法可以解決LP模型：
-原始單純形算法
-二元單純形算法
-網絡算法
-障算法
-篩選算法
-CPLEX是運行非常穩定的LP求解器，默認的設置都能使您得到的解決方案，如果您想重置算法選項來提高性能，GAMS/CPLEX可提供一個選項文件來調整參數
GAMS/DECIS
GAMS/DECIS可解決大規模的隨機規劃問題，采用Benders分解和利用Monte Carlo抽樣方差減少技術的重要性采樣或控制變元。DECIS包含各種策略的解決方案，并能解決大量隨機參數的問題。在解決主問題和子問題時，它可以跟MINOS或CPLEX求解器接口使用。
GAMS/DICOPT
DICOPT是解決MINLP（混合整數非線性規劃）模型的框架。GAMS/DICOPT使用了標準的GAMS MIP和NLP求解器可解決由算法產生的MIP和NLP子問題。也就是說如果您要使用DICOPT求解器，您必須要有一個GAMS MIP求解器（GAMS/CPLEX, GAMS/XA 或GAMS/XPRESS）和一個GAMS NLP求解器（GAMS/CONOPT, GAMS/MINOS或GAMS/SNOPT）。
GAMS/GUROBI
GUROBI包含xianjin的單純線性規劃（LP）和混合整數規劃（MIP）功能。GUROBI求解器包含共享內存并行以及同時使用任意幾個處理器和每個處理器核心數量的能力。
GAMS/KNITRO
KNITRO可找出有約束或沒有約束的持續、平穩的非線性優化問題的解決方案。盡管KNITRO主要用于解決大規模的一般非線性問題，但也可以解決下面這些光滑優化問題：
-不受約束
-約束限制
-等式約束
-系統的非線性方程
-線性規劃問題（LPs）
-二次規劃問題（QPs）
-一般（不平等）的約束問題
-KNITRO功能特征如下：
-對小型和大型的問題提供了有效的解決方案
-自由衍生功能，
-內點（屏障）和主動設置優化
-可行和不可行的情況
-反復和直接的方法計算步驟
-KNITRO用的內點和主動設置方法解決非線性規劃問題
GAMS/LGO
-LGO求解器結合了和區域范圍的算法，在小的分析假設情況下分析和解決復雜的非線性模型。使用LGO求解器，只需要可計算的函數值，不需要梯度或高階信息。
-LGO可被用于幾種搜索模式，給廣泛的非線性模型提供強大、有效和靈活的求解組合方法。求解組合方法提高了整體方案處理的可靠性。
-LGO求解器的功能：
-分支定界的全局搜索
-全局自適應隨機搜索
-多起點全局搜索
-精確罰函數的本地搜索
-約束局部優化
-LGO已經成功地被應用到復雜的、“ black box”系統模型中，盡管LGO有3000個變量和2000個約束范圍的限制，但處理模型的快慢仍然取決于現有的硬件系統。
-說明性應用領域：
-先進的工程設計
-計量經濟學和財政
-醫學研究和生物技術
-化工和加工工業
-科學模型
GAMS/LINDOGlobal
-LINDOGlobal可用連續和離散變量的全局解決方案處理一般非線性問題。LINDO全局程序（GOP）引用了分支切割法把一個NLP模型切割成一系列子問題。每一個子問題可被分析成a) 沒有可行的或優化的解決方案，b) 可找出一個優化方案，或c)這個子問題再被切割成兩個或三個子問題。
GAMS/MINOS
-GAMS/MINOS是GAMS系統中的NLP求解器，現在的使用頻率也是很的。利用模型的稀疏和有、可靠的下梯度法解決線性約束模型。用線性約束和增強Lagrangia目標函數來重復解決子問題的方法來解決非線性約束的模型。相對于另一個大型的NLP求解器CONOPT所使用的可行的路徑方法來說，重復的操作表明只有的優化解決方案對非線性模型是可行的。MINOS和 CONOPT是相輔相成的，并且引用不同的算法。
GAMS/MOSEK
-MOSEK可解決線性、混合整數線性、凸非線性數學優化問題。使用非常有效的內點算法解決大型線性規劃。內點算法有很多復雜的求解選項，用戶可以指定給哪個模型微調優化器。
-MOSEK能解決涉及非線性錐約束和凸非線性規劃的廣義線性規劃，這些問題用MOSEK內置的優化器就可以解決。MOSEK內置的所有優化器可解決大型稀疏問題。
-現有的優化器包含：
-連續問題的內點優化器
-圓錐二次優化問題的圓錐內點優化器
-線性問題的單純形優化器
-基于分支和削減技術的混合整數優化器
GAMS/MPSGE
-MPSGE是一般均衡分析的數學規劃系統。MPSGE實際上是一個函數庫和Jacobian評價系統，可方便AGE模型的制定和分析。MPSGE簡化了模型處理，任何對這些模型感興趣的經濟學家都可以訪問AGE模型。另外，解決具體模型問題時，MPSGE可作為一個結構框架模型，處理一般均衡模型。
-MPSGE需要GAMS/BASE模型，包含MILES MCP 求解器，可選擇性地使用PATH MCP求解器。
GAMS/MSNLP
-MSNLP（多起點NLP）是另一個隨機搜索算法解決優化問題。跟OQNLP類似，MSNLP使用一個點發生器給本地NLP求解器創建候選起點。算法性能完全取決于起點發生器。MSNLP實現一個發生器創建均勻分布的點和智能隨機生成器。這個生成器可用一個初步粗搜索在隨機起點集中的地方定義可能發生的區域。兩種智能隨機變化才實現，一種用于單變量正態分布，另一種用于三角分布。
-MSNLP包含了本地NLP求解器LSGRG，是全局分析包的一部分。
GAMS/OQNLP
-OQNLP是連續變量或離散和連續變量混合的光滑約束問題的全局優化求解器。通過調用眾多的出發點，OQNLP提高了所有NLP求解器的可靠性。當您用現有的NLP求解器不能解決問題時，可以試試OQNLP求解器。OQNLP也包含了本地NLP求解器LSGRG，擁有OQNLP許可證的用戶還可以使用MSNLP求解器。
GAMS/PATH
-PATH求解器用于MCP模型，基于牛頓理論，這個強大的技術結合眾多有效變量、擴展和增強功能。作為GAMS的子系統，提供了強大的工具來解決大型和復雜模型的互補性和平衡建模。GAMS/PATH 包含了NLP求解器PATHNLP。
GAMS/SBB
-SBB是解決混合整數非線性規劃（NINLP）模型的求解器。它基于混合整數線性規劃的標準分支定界法和GAMS已支持的標準NLP求解器。
GAMS/SNOPT
-GAMS/SNOPT是新的大型連續二次規劃求解器（SQP）。SNOPT是一個通用系統，可解決跟變量和約束相關的優化問題。它減少一個線性或非線性函數接受的變量和稀疏線性或非線性約束邊界。SNOPT適合解決大型線性、二次規劃、線性約束優化以及一般非線性規劃的問題。SNOPT使用序列二次規劃（SQP）算法，從二次序列規劃子問題中獲得搜索方向。如果一些變量進入非線性或很多活躍的約束（包含簡單的約束）多到跟變量數一樣的時候，SNOPT就是有效的求解器。
GAMS/XA
-GAMS/XA是線性和混合整數問題的求解器。
GAMS/XPRESS
-GAMS/XPRESS求解器只有跟GAMS建模系統結合時才運行。GAMS/XPRESS是一個多功能、高性能的優化系統，結合了一個強大的單純LP求解器、一個整數規劃問題的MIP模型和一個屏障模型， 用內點算法解決大型的LP問題。
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友萬科技徐青青與GAMS Development Corp CEO Franz Nelissen 在北京座談會
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