gams软件实用教程 保证正版

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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.

GAMS是一款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。

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*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，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、除错你的佳化模型输入文件，而输入档经过编译后，成为较低阶的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。

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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