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Data Entry by Tables
Optimization practitioners have noticed for some time that many of the input data for a large model are derived from relatively
small tables of numbers. Thus, it is very useful to have the table format for data entry. An example of a two-dimensional
table (or matrix) is provided in the transportation model:
Table d(i,j) distance in thousands of miles
new-york chicago topeka
seattle 2.5 1.7 1.8
san-diego 2.5 1.8 1.4 ;

The variable that serves as the quantity to be optimized must be a scalar and must be of the free type. In our transportation
example, z is kept free by default, but x(i,j) is constrained to non-negativity by the following statement.
Positive variable x ;
Note that the domain of x should not be repeated in the type assignment. All entries in the domain automatically have the
same variable type.
Section The .lo, .l, .up, .m Database describes how to assign lower bounds, upper bounds, and initial values to variables

– Stochastic Programming (SP) with EMP - the stochastic programming (SP) extension of GAMS Extended
Mathematical Programming (EMP).
– Mathematical Programming System for General Equilibrium analysis (MPSGE) - A mathematical programming
system for general equilibrium analysis which operates as a subsystem within GAMS.
* MPSGE Models in GAMS
* Demand Theory and General Equilibrium: An Intermediate Level Introduction to MPSGE
* Constant Elasticity of Substitution Functions: Some Hints and Useful Formulae
* A Library of Small Examples for Self-Study
* Comparing the Performance of Flexible Functional Forms
* General Equilibrium with Public Goods
* Kevin O'Rourke: CGE and Economic History
* Linking Implan Social Accounts to MPSGE
* A partial list of publications based on MPSGE
* The MPSGE guide is also available as PDF

Introduction
1 Motivation
Substantial progress was made in the 1950s and 1960s with the development of algorithms and computer codes to solve
large mathematical programming problems. The number of applications of these tools in the 1970s was less then expected,
however, because the solution procedures formed only a small part of the overall modeling effort. A large part of the time
required to develop a model involved data preparation and transformation and report preparation. Each model required many
hours of analyst and programming time to organize the data and write the programs that would transform the data into the
form required by the mathematical programming optimizers. Furthermore, it was difficult to detect and eliminate errors
because the programs that performed the data operations were only accessible to the specialist who wrote them and not to the
analysts in charge of the project.
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