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。
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。
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。
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。?
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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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。
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