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GAMS——运筹规划分析软件

通用代数建模系统(GAMS)是数学编程和优化的高级建模系统。它由一个语言编译器和一个稳定的集成各种高性能的求解器组成。GAMS适用于复杂的、大规模的建模应用,并允许您创建大的维护模型以很快的适应新的情况。


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最前沿的建模系统

专注建模

GAMS允许用户在某种程度上,用跟数学描述非常相似的方式来制定数学模型。看一下这些例子就能说明GAMS模型的基本结构和特征以及与数学表达式的关系。GAMS让用户专注建模,通过要求简洁和精确的实体和关系规范,鼓励良好的建模习惯。GAMS语言与通用编程语言形式相似,因此对于有编程经验的人来说是熟悉的。由于模型的制定方式在某种程度上与它的数学描述类似,所以不仅是程序员,实际领域的专家也能理解和维护。GAMS专注于建模并且允许做所有相关的事。
陈述性知识和程序性要素的平衡混合,允许用户在GAMS中构建复杂的算法甚至实现分解方法。尤其是解决异常问题的模型,以及随之而来的性能问题。

设计不一样的规则

我们努力去适应,而非直接拿来。
GAMS专注于其核心竞争力:让用户创建可读性、可维护的模型,用最好的求解方法解决任何问题。开放的体系结构和多个数据接口允许与外部系统无缝通信。
模型、求解器、数据、平台和用户界面都在独立层,便于切换求解器、使用多个数据集、在多个平台运行以及将GAMS整合到现有的应用、结构和工作流中去。

独立的模型和求解器

提供超过25个广泛和多样化的求解器组合,包括所有预期的商业化求解器。
  • LP/MIP/QCP/MIQCP: CPLEX, GUROBI, MOSEK, XPRESS
  • NLP: CONOPT, IPOPTH, KNITRO, MINOS, SNOPT
  • MINLP: ALPHAECP, ANTIGONE, BARON, DICOPT, OQNLP, SBB
  • 混合互补问题求解器(MCP)、平衡约束数学规划求解器(MPEC)和约束非线性系统求解器(CNS)
  • 免费捆绑到每个GAMS系统中的 (比如 BONMIN (MINLP), CBC (LP, MIP), COUENNE (MINLP), IPOPT (NLP)。教育版还包括了SCIP和SOPLEX。
选择使用的求解器非常简单---只要改变一行代码或者调整一个选项设置就可以了。想要比较求解器的性能或者看有什么改进的可能,也不需要做任何的设置。同样的,模型类型可以轻松切换(比如:线性和非线性),尝试不同的公式也非常的容易。通过使用GAMS,您可以得到一个广泛类型的模型和求解器的环境。

独立的模型和数据

你可以编写独立的模型数据,包括各种不同来源的数据,从ASCII到Excel或者Access 以及其他各种来源。比如使用GDX(GAMS数据交换)文件格式。GDX文件可以保存一个或多个GAMS符号的值,比如集、参数变量和方程。GDX文件可以为GAMS模型准备数据、展示GAMS模型的结果、使用不同的参数为这同一个模型保存结果等。GDX文件不能保存一个模型的公式或者执行语句。GDX文件二进制文件,可在不同平台进行移植。

独立的模型和平台

模型在平台间是完全可移植的---写一次,可以在任意地方运行。
GAMS可以在Windows, Linux, Mac OS X, SOLARIS, Sparc Solaris和 IBM Power AIX上运行。

独立的模型和用户界面

面向对象的GAMA API允许GAMS无缝整合到为交互提供适当类别的应用中。这三个面向对象GAMS API是.NET, Java和Python与.NET framework 4 (Visual Studio 2010)、Java SE 5或更高版本以及Python 3.4, 2.7和2.6。
除了面向对象的GAMA API,还有专家级别(或级别) 的GAMS API,它们的使用要求有高深知识的GAMS组件库。
除了API, GAMS还提供智能链接到应用程序,如MS Excel, MatLab或R。用户可以在这个环境中继续工作,通过一个API就可以访问GAMS所有的优化功能。这就允许应用中的模型数据和结果可以可视化和分析了。

大型、全球用户社区

超过120多个国家的不同领域的跨国公司、学校、研究机构和政府都在使用GAMS,包括能源化工、经济建模、农业规划或制造业。

GAMS求解器

GAMS中包含了多个数学规划模型,下面是每个模型的模型类型和支持平台的简介。
求解器描述
求解器描述
ALPHAECP基于扩展平面切割(ECP)方法的MINLP求解器LGO全局--局部非线性优化求解套件
AMPL在AMPL模型系统中使用求解器时与GAMS模型连接LINDO 10.0随机求解器,包括一个无限制版本的LINDOGLOBAL
ANTIGONE 1.1MINLP确定性全局优化LINDOGLOBAL 10.0成熟全局解决方案的MINLP求解器
BARON成熟全球解决方案的分支和减少优化向导LINGO在LINGO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接
BDMLP任意GAMS系统都配备了LP和MIP求解器LOCALSOLVER 6.0混合邻域搜索算法
BENCH实用方便的GAMS求解器和验证方案LSGAMS线性回归求解器
BONMIN 1.8COIN-OR MINLP求解器执行各类分支定界和外逼近算法MILESMCP求解器
CBC 2.9高性能LP/MIP求解器MINOSNLP求解器
CONOPT 3大型的NLP求解器MOSEK 8大型LP/MIP加锥凸非线性规划系统
CONOPT 4大型的NLP求解器MSNLP全局优化的多启动方法
CONVERT将模型转换成其他语言的标量模型的框架NLPEC使用其他GAMS NLP求解器把MPEC转换成NLP
COUENNE 0.5(MI)NLP确定性全局优化OQNLP全局优化的多头启动方法
CPLEX 12.7高性能LP/MIP求解器OsiCplexBare-Bone与CPLEX连接
DE产生和解决包括EMP/SP中的随机规划的确定等价OsiGurobiBare-Bone 与Gurobi连接
DECIS大规模随机规划求解器OsiMosekBare-Bone与 Mosek 连接
DICOPT求解MINLP模型框架OsiXpressBare-Bone与 Xpress 连接
EXAMINER检查解点并评估其优点的工具PATHNLP凸面问题的大规模NLP求解器
GAMSCHKGAMS求解线性规划问题时对结构和解决方案属性的检查系统PATH大规模MCP求解器
GLOMIQO 2.3混合整数二次模型分支定界全局优化PYOMO在PYOMO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接
GUROBI 7.0高性能LP/MIP求解器SBB求解MINLP模型的分支定界算法
GUSS有效解决多个相关模型实例的框架(收集更新分散的求解方案)SCIP 3.2高性能约束整数规划求解器
IPOPT 3.12大规模非线性规划的内点优化算法SNOPT基于NLP求解器的大规模SQP算法
JAMS扩展数学规划求解器(包括LogMIP)SOPLEX 2.2高性能LP求解器
KESTREL本地GAMS系统使用远程NEOS求解器框架XA大规模LP/MIP求解器
KNITRO 10.0大型NLP求解器XPRESS 28.01高性能LP/MIP求解器

案例分析

CyBio调度器
制药行业高通量筛选的调度软件


优化碳捕获技术
美国能源部门在两个项目中使用GAMS旨在推进碳捕获技术

50赫兹电力交易拍卖优化
50赫兹传输公司采集电力交易报价管理平台


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