使用期限*
许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,linux
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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。
*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。
![gams代理](//l.b2b168.com/2018/11/24/13/201811241328483423164.jpg)
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。
![gams代理](//l.b2b168.com/2020/06/18/17/202006181725045057504.jpg)
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低的投标金额。一个特殊性就是同等优解的问题。根据竞卖条件,不改变总成本的投标,会按时间顺序排列。这是特殊性是同等优解的问题。执行成本小化,可以用附加条件限制投标时间的小化,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代理](//l.b2b168.com/2020/06/18/15/202006181534397471204.jpg)
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。
The General Algebraic Modeling System (GAMS) is a high-level modeling system for mathematical programming and optimization. It consists of a language compiler and a stable of integrated high-performance solvers. GAMS is tailored for complex, large scale modeling applications, and allows you to build large maintainable models that can be adapted quickly to new situations. GAMS is specifically designed for modeling linear, nonlinear and mixed integer optimization problems.
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