gams正版软件代理 提供实验室解决方案

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

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。

Independence of Model and Data
You can write the model independently of the data, and include data from many different kinds of sources, from plain ASCII to Excel or Access and many others, for example using the GDX (GAMS Data eXchange) file format.

A GDX file is a file that stores the values of one or more GAMS symbols such as sets, parameters variables and equations. GDX files can be used to prepare data for a GAMS model, present results of a GAMS model, store results of the same model using different parameters etc. A GDX file does not store a model formulation or executable statements.

GDX files are binary files that are portable between different platforms.

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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