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。
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。
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。
交易市场
实现这一目标的一个重要因素就是辅助服务的组织。这些都是传输系统运营商（TSOs）用来平稳短期失衡的快速反应发生器。TSOs通过竞卖市场采购平衡储备。潜在的供应商提供相关的报价，而TSOs选择较具成本效益的投标组合来满足需求。
得到多个传输运营商的支持，50Hertz传输公司，德国东部TSO和Elia集团的分部，管理一个互联网平台来收集投标并对平衡储备的竞卖进行描述。在较快反应储备的一级储备中，该平台选择了奥地利、比利时、德国、法国、荷兰和瑞士（2017年1月的状态）的储备供应商。竞卖结果必须尊重客观和具有法律约束力的甄选程序的所有标准。特别是，选择的成本效益必须得到保证。此外，竞卖跟密集型的电力交*程整合（交易所或场外交易，竞卖或连续交易）和网络操作处理许多不同的参与者和数据通信。
优化解决方案
作为一种及时、稳健地计算竞卖结果的技术解决方案，选择了优化软件GAMS。竞卖转化为一个混合整数优化问题，每个国家都有一定的储备需求。储备的交易可能会受出口限制和核心份额的影响（一个国家较大进口总额）。根据具体的产品，在竞卖中允许不同投标类型:可分割的或不可分割的，有条件或无条件的。可分割的出价可以选择少于他们的出价总额，而条件投标是一组投标，其中只有一个单一的出价可以选择。选择组合投标，所有国家的需求选择较低的投标金额。一个特殊性就是同等较优解的问题。根据竞卖条件，不改变总成本的投标，会按时间顺序排列。这是特殊性是同等较优解的问题。执行成本较小化，可以用附加条件限制投标时间的较小化，从而限制任何成本的增加。选择CPLEX求解器应用扩展的解决方案池，不会忽略任何可能的组合。
储备市场目前的特点是市场设计和区域范围的不断变化。由于实行这个解决方案，使这些变化的组合简单而直接。总的来说，尽管面临“Energiewende”的挑战，储备市场的组织变得越有效的降低消费者的电力成本。??
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。
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。
科学软件网是一个以引进国外优秀科研软件，提供*软件服务的营业网站，网站由天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供优秀的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际**软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供专业培训、视频课程（包含34款软件，64门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
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。
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。
科学软件网是一个以引进国外优秀科研软件，提供*软件服务的营业网站，网站由天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供优秀的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际**软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供专业培训、视频课程（包含34款软件，64门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
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。
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