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。
GAMS 使用范例说明
如前所述，GAMS 本身有非常完整的英文版使用者手册，GAMS 的计算机软件中也附带了许多学习范例的档案。这里所作的 GAMS 使用范例说明，目的绝非在取代原版的使用者手册，而是要配合本课程说明的形式，重新编写使用范例输入文件，使读者能很快的进入情况，了解其使用程序。
GAMS 的操作大抵可分为三个步骤：建立 GAMS 输入文件，执行 GAMS 程序，检视 GAMS 输出档内容。
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。
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
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