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。
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
GAMS对于处理大型的,复杂的,需要多次修订才能较终确定精确模型的*一**的问题特别有帮助.系统以高 度简洁和自然的方式来建模问题.使用者能够快速和方便的更改公式,能从一个求解器转到另一个,甚至稍加费心就能从线性转换到非线性.
GAMS让使用者把精力集中到建模上.通过排除考虑纯技术上的机器特定的问题的需要,比如地址计算,存储分配,子程序链接,和输入输出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和运行模型,和分析结果的时间.GAMS本身构建了良好的建模习惯,通过请求简明而精确的实体和关系的规范.GAMS语言形式上和通常使用的编程语言相似.因此对于那些有编程检验的使用者将非常熟悉.
使用GAMS,数据仅仅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中输入.模型以简练的代数声明来描述,对于人和机器都很*读懂.非常相关的约束的整个集合都被输入到一个声明中.GAMS自动生成每个约束等式,并让使用者处理例外情况,假使那里一般来说是不需要的.在模型中的声明能够被重用,而不需要更改代数式,当其它的实例是相同的或出现了相关问题.错误的位置和类型会在尝试解决方案前被查明.GAMS处理动态模型,包括时间序列,滞后,及暂时终点的提示和处理.
GAMS是灵活而强大的.模型可以非常方便的从一个计算机平台移到另外一个,只要GAMS已经在每个平台被安装好.GAMS很*进行敏感度分析.使用者能够方便的规划模型来求解一个成分的不同值,然后生成一个输*,列出了每种情况的解决方案特征.模型能够同时被开发和文档化,因为GAMS允许使用者包含解释性的文本来作为任意符号和等式的定义和解释.
GAMS不断的在被增强和扩展.2.25版本包含了多个语言扩展,例如在一个循环中的SOLVE声明,INCLUDE声明,IF-ELSE声明,和使用PUT声明进行报告编写的功能.其它的加强包括增加的系统集成特征,性能改善,新的子系统,和另外的计算机平台支持.
当前版本2.50包括一个基于Intel Windows平台(95/98/ME和NT/2K/XP)的集成开发环境(IDE).GAMS 2.50的新的分发包含新的语言特征和新发表的全新/更新的求解器,一年至少4次.请检查版本声明.
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。
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