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(2019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。
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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。
**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。
Independence of Model and User Interface
The GAMS object-oriented APIs allow the seamless integration of GAMS into an application by providing appropriate classes for the interaction with GAMS. The three versions of the object-oriented GAMS API: .NET, Java, and Python work with .NET framework 4 (Visual Studio 2010), Java SE 5 and up, as well as Python 3.4, 2.7, and 2.6 accordingly.
In addition to the object-oriented GAMS APIs, there are expert-level (or low-level) GAMS APIs whose usage requires advanced knowledge of GAMS component libraries. See our documentation for further information on the APIs.
In addition to the APIs, GAMS offers smart links to applications like MS Excel, MatLab, or R. Through these, the user can keep working in his productive tool environment, while the application accesses all optimization capabilites of GAMS through an API. This allows for example the visualization and analyses of model data and results in the application.
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较*的建模系统
设计不一样的规则
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
GAMS专注于其核心竞争力:让用户创建可读性、可维护的模型,用较好的求解方法解决任何问题。开放的体系结构
和多个数据接口允许与外部系统无缝通信。
模型、求解器、数据、平台和用户界面都在独立层,便于切换求解器、使用多个数据集、在多个平台运行以及将GAMS
整合到现有的应用、结构和工作流中去。
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
专注建模
![提供gams解决方案和软件介绍](//l.b2b168.com/2018/11/24/13/201811241328462668194.jpg)
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.
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。
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