购买gams软件以及学习班_保证正版

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Data Entry by Tables
Optimization practitioners have noticed for some time that many of the input data for a large model are derived from relatively
small tables of numbers. Thus, it is very useful to have the table format for data entry. An example of a two-dimensional
table (or matrix) is provided in the transportation model:
Table d(i,j) distance in thousands of miles
new-york chicago topeka
seattle 2.5 1.7 1.8
san-diego 2.5 1.8 1.4 ;

Scenario Handling
Input and output data of individual model runs is stored in a database that comes with MIRO
Tags allow categorization and easy retrieval of specific runs
Hypercube jobs allow running multi-dimensional parameter sweeps

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
求解器 描述
03

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.
示例：
从的1963书(由George Dantzig编写)中提取的一个运输问题,用来描述GAMS的有效性.这个模型只是模型库中的部分,模型库中还包含了大量的完整GAMS模型.
支持模型的类型：
GAMS模型类型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.这里列出了GAMS支持的所有的模型类型.
GAMS 的发展背景
GAMS 是"General Algebraic Modeling System"（一般性代数仿真系统）的缩写，早是由美国的世界银行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所发展。"GAMS"事实上并不代表任何佳化数值算法，而只是一个语言的使用者接口，利用 GAMS 可以很*建立、修改、除错你的佳化模型输入文件，而输入档经过编译后，成为较低阶的佳化数值算法程序所能接受的格式，再加以执行并写出输出档。
数值算法方面，对线性与非线性规划问题，GAMS 使用由新南韦尔斯大学的Murtagh、及史丹福大学的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等所发展的 MINOS [Murtagh and Saunders, 1983] 算法。MINOS是 "Modular In-core Non-linear Optimization System"的缩写，这个算法综合了缩减梯度法和准牛顿法，是为大型、复杂的线性与非线性问题设计的算法。对混合整数规划问题，则采用亚历桑那大学的 Marsten 及巴尔*摩大学的 Singhal[1987]共同发展的 ZOOM(Zero/One Optimization Method)算法。
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