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。
较*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*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。
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*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、**用户社区
**过120多个国家的不同领域的跨国公司、学校、研究机构和**都在使用GAMS,包括能源化工、经济建模、农业规划或制造业。
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GAMS专注于其核心竞争力:让用户创建可读性、可维护的模型,用较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。
CyBio调度器-用于高通量筛选调度软件
高通量筛选是一种广泛应用于药物研究特别是在药物发现领域的科学实验方法。因为大量有前景的新药难以用人工分析,筛选过程是使用机器人自动化的。自动筛选系统用来处理含有化合物的微孔板。这些自动筛选系统可以在给定的一组微板上执行一系列任务和实验(称为检测方案)并生成实验数据。
CyBio在2009年并入到Analytik Jena AG中,马克斯普朗克研究所马格德堡开发了利用GAMS的优化方法来增加机器人筛选系统的产量。GAMS驱动检测方法的优化较大地提高了高通量筛选系统的生产速度并改进了实验数据的质量。
问题
GAMS的分析优化是CyBio调度器的一个不可或缺的部分,在这之前,只有*能够修改时间以提高吞吐量。这种方法只适用于相对较小的试验而且是一项需要数小时来专注工作的任务。随着检测协议的日益复杂,这项任务现在已经远远**出了人类所能处理的范围。
另一个常见问题是一个代数模型描述筛选系统以减少空闲时间为重点之前,筛选系统利用关键资源方面效率底下。由于沉积、衰变或温度漂移,化合物的闲置时间也会导致实验数据的系统误差。
设置
CyBio Scheduler的中心部分是用GAMS编写的代数模型.它描述了一种让所有部件空闲时间较小化的筛查系统从而保证关键资源的较有效利用。可以使用多个资源来完成不同的任务,因此,筛选系统可以同时使用其他闲置设备来处理大量的微板。短而直接的微板促进资源高效利用,从而提高了生产效率。该模型在协调资源访问时避免了冲突,并确保所得到的调度是未锁定的。
许多制约是系统固有的,比如有限的临时存储或不能同时使用的资源和必须进行访问的资源。某些制约因素是特定于分析的。通常,用户定义了潜伏期的目标时间,包括上下边界,或者特定事件之间的较大时间间隔。因此,例如,复合添加和测量之间的时间可能是有限的。分析定义和这些制约创建了一个分离不等式系统。
由于严格的时间要求,微板在每个周期都遵循相同的进程。快速而均匀的微板处理与CyBio调度器减少了沉积、衰减或温度漂移所带来的系统误差,这是很难量化的。因此,增加的吞吐量不仅减少了每个实验的投资,而且还改善了数据质量。
用户友好性
用户可以从系统布局决策中解脱出来,并可以专注于实验。随着GAMS模型在后台运行,CyBio Scheduler着重于提供一个简单且方便的用户体验。它隐藏了将分析协议映射到当前系统设计的复杂性并且为目标找到全局较优解,以较小化循环时间。
用户可以从系统布局决策中解脱出来,并且可以专注于这个实验。CyBio Scheduler可以在它们需要的地方自动插入微板传输,解决资源分配冲突的问题,允许潜伏并且可以轻松的*。根据独立任务的数量、涉及的组件和约束,所生成的模型可能相当复杂。较优解通常计算得足够快,才可以让用户验证是否可以放松某些约束,以便得出更好的结果。
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。
ALPHAECP
AMPL
ANTIGONE 1.1
BARON
BDMLP
BENCH
BONMIN 1.8
CBC 2.9
CONOPT 3
CONOPT 4
CONVERT
COUENNE 0.5
CPLEX 12.7
DE
DECIS
DICOPT
EXAMINER
GAMSCHK
GLOMIQO 2.3
GUROBI 7.0
GUSS
IPOPT 3.12
JAMS
KESTREL
KNITRO 10.0
基于扩展平面切割(ECP)方法的MINLP求解器
在AMPL模型系统中使用求解器时与GAMS模型连接
MINLP确定性全局优化
成熟**解决方案的分支和减少优化向导
任意GAMS系统都配备了LP和MIP求解器
实用方便的GAMS求解器和验证方案
COIN-OR MINLP求解器执行各类分支定界和外逼近算法
高性能LP/MIP求解器
大型的NLP求解器
大型的NLP求解器
将模型转换成其他语言的标量模型的框架
(MI)NLP确定性全局优化
高性能LP/MIP求解器
产生和解决包括EMP/SP中的随机规划的确定等价
大规模随机规划求解器
求解MINLP模型框架
检查解点并评估其优点的工具
GAMS求解线性规划问题时对结构和解决方案属性的检查系统
混合整数二次模型分支定界全局优化
高性能LP/MIP求解器
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)
大规模非线性规划的内点优化算法
扩展数学规划求解器(包括LogMIP)
本地GAMS系统使用远程NEOS求解器框架
大型NLP求解器
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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与 Mosek 连接
Bare-Bone与 Xpress 连接
凸面问题的大规模NLP求解器
大规模MCP求解器
在PYOMO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接
求解MINLP模型的分支定界算法
高性能约束整数规划求解器
基于NLP求解器的大规模SQP算法
高性能LP求解器
大规模LP/MIP求解器
高性能LP/MIP求解器
GAMS
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。
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*也能理解和维护。GAMS专注于建模并且允许做所有相关的事。
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