通过碳捕获和储存来优化应对气候变化
美国的发电部门是二氧化碳排放的主要贡献者。因此，该部门的减排将在应对气候变化的任何协调的二氧化碳减排努力中发挥核心作用。一种可能帮助发电部门应对这一挑战的技术选择是碳捕捉和储存(CCS)。碳捕获技术可以显着减少化石燃料发电厂二氧化碳的大气排放。被捕获的二氧化碳通过管道网络运输并安全储存。这些技术的广泛应用对于显着减少温室气体排放，并为清洁能源组合做出贡献是必要的。但是这种部署既昂贵又耗时，将这种技术应用到网上可能需要20到30年才能实现产业化。
美国能源部在两项目中使用GAMS软件旨在推进碳捕获技术。NETL二氧化碳捕获、运输、利用和储存(CTUS)模型优化了二氧化碳管道和储存基础设施的潜在网络。美国能源部成立的碳捕捉模拟计划（CCSI）旨在使碳捕获技术更*地用于工业。他们的优化工具集使行业能够快速评估和利用这些新技术。GAMS很自豪能成为碳捕获项目成功的一部分。
分析二氧化碳运输和储存网络
美国能源部使用GAMS分析潜在的二氧化碳减排情况，CCS可能发挥作用，满足排放标准。美国能源部国家能源技术实验室开发的NETL二氧化碳捕获、运输、利用和储存(CTUS)模型都是用GAMS编写的。它通过运输和存储网络的成本较小化，通过混合整数规划（MIP）进行优化，评估CO2管道的潜在网络和存储基础设施，以处理从CCS启用的电力部门的捕获和运输二氧化碳的运输和储存。这种类型的问题特别适合用GAMS来处理，因为处理的数据量非常大、解决方案方法、与其他建模平台集成的能力，以及为较终整合到更全面的能源经济模型中对时间的严格要求。
到目前为止，CTUS模型已经被集成到国家能源建模系统(NEMS)中，并且也被整合到MARKAL能源模型中。当集成到NEMS作为CTUS子模块时，在能源经济预测中详细描述了碳捕获和存储。通过这个功能，成本可变性和能力约束被引入到能源经济预测中，因为它认为CCS系统是缓解气候变化情景的一种选择。这种能力使在整个预测期内运输和储存的二氧化碳的位置和时间的特定量得以确定。CTUS的一个版本已经被修改，并被纳入美国能源信息管理局(EIA)的NEMS版本，并被用于生产年度能源展望。
CCSI优化工具集
碳捕获模拟倡议的目标是加快碳捕获技术的部署进程。CCSI是由美国能源部在2011成立的，它和国家实验室、工业和学术机构是合伙伙伴的关系。CCSI优化工具集可以帮助工业发展和部署先进的碳捕获和能源相关技术。
新科技的技术和经济表现严重依赖于其设备配置和操作条件。因此，为了对新技术进行严格的筛选和评估，确保使用较优流程是很重要的。优化工具确定了潜在的二氧化碳捕获过程的较佳设备配置和操作条件，这样就大大降低了实施过程中涉及的成本、时间和风险。
CCSI研究小组已经开发了两种高级优化功能，作为其不确定性和替代工具(FOQUS)的优化和量化框架的一部分。两种功能都使用了GAMS软件。**个工具基于严格模型进行同步过程优化和热集成。热集成问题在GAMS中用LPs和MIPs来建模，并用CPLEX求解器来解决。另一个工具优化了二氧化碳捕获系统的设计和操作。碳捕获系统被表达为一种MINLP模型，在GAMS中用DICOPT或BARON求解器来解决。通过确定二氧化碳捕获过程的较佳配置和条件，这些CCSI优化工具允许更有效地对未来技术的材料和概念进行筛选。
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不管您是需要购买单款软件，还是制定整个实验室的购买方案，都可以提供。
GAMS是一款较佳化的计算机数值分析商业软件。这种商业软件相当普遍，如?LINDO、DOT?等，以矩阵运算见长的?MATLAB?计算机软件亦有发展"optimization?tool?box"，可以解各种非线性较佳化问题的数值解。这里要介绍的GAMS，则是以简单清楚的使用者接口和强健稳定的数值分析能力见长。
通用代数建模系统(GAMS)是特别为建模线性,非线性和混合整数较优化问题而设计的.本系统对于大型的,复杂的问题特别有帮助.GAMS可以运行在个人计算机、工作站、大型机和**级计算机上.
GAMS允许使用者通过制定简单的设置来把精力放在建模问题上.至于特定机器和系统软件执行的费时的细节将由GAMS系统来处理.
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.
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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。
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*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。
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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：
从着名的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，较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较佳化数值算法，而只是一个高级语言的使用者接口，利用?GAMS?可以很*建立、修改、除错你的较佳化模型输入文件，而输入档经过编译后，成为较低阶的较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，是专门为大型、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。
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。
独立的模型和求解器
提供**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*。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。
http://turntech8843.b2b168.com
