正版软件_gams基础培训

科学软件网是一个以引进国研软件，提供软件服务的营业网站，网站由北京天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供培训、课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
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.
GAMS对于处理大型的,复杂的,需要多次修订才能终确定模型的的问题特别有帮助.系统以高 度简洁和自然的方式来建模问题.使用者能够快速和方便的更改公式,能从一个求解器转到另一个,甚至稍加费心就能从线性转换到非线性.
GAMS让使用者把精力集中到建模上.通过排除考虑纯技术上的机器特定的问题的需要,比如地址计算,存储分配,子程序链接,和输入输出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和运行模型,和分析结果的时间.GAMS本身构建了良好的建模习惯,通过请求简明而的实体和关系的规范.GAMS语言形式上和通常使用的编程语言相似.因此对于那些有编程检验的使用者将非常熟悉.
使用GAMS,数据仅仅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中输入.模型以简练的代数声明来描述,对于人和机器都很*读懂.非常相关的约束的整个都被输入到一个声明中.GAMS自动生成每个约束等式,并让使用者处理例外情况,假使那里一般来说是不需要的.在模型中的声明能够被重用,而不需要更改代数式,当其它的实例是相同的或出现了相关问题.错误的位置和类型会在尝试解决方案前被查明.GAMS处理动态模型,包括时间序列,滞后,及暂时终点的提示和处理.
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Here are some points to remember when using the list format.
1. The list of domain elements and their respective parameter values can be laid out in almost any way you like. The only
rules are that the entire list must be enclosed in slashes and that the element-value pairs must be separated by commas
or entered on separate lines.
2. There is no semicolon separating the element-value list from the name, domain, and text that precede it. This is because
the same statement is being used for declaration and assignment when you use the list format. (An element-value list
by itself is not interpretable by GAMS and will result in an error message.)
3. The GAMS compiler has an unusual feature called domain checking, which verifies that each domain element in the
list is in fact a member of the appropriate set. For example, if you were to spell 'Seattle' correctly in the statement
declaring Set i but misspell it as 'Seatle' in a subsequent element-value list, the GAMS compiler would give you an
error message that the element 'Seatle' does not belong to the set i.
4. Zero is the default value for all parameters. Therefore, you only need to include the nonzero entries in the element-value
list, and these can be entered in any order .

This statement has several effects. Again, they may be self-evident, but it is worthwhile to analyze them in detail. The
statement declares the existence of two parameters, gives them the names a and b, and declares their domains to be i and j,
respectively. (A domain is the set, or tuple of sets, over which a parameter, variable, or equation is defined.) The statement
also gives documentary text for each parameter and assigns values of a(i) and b(j) for each element of i and j. It is
perfectly acceptable to break this one statement into two, if you prefer, as follows.

Note that this simple example reveals some modeling practices that we regard as good habits in general and that are consistent
with the design of GAMS. First, all the entities of the model are identified (and grouped) by type. Second, the ordering
of entities is chosen so that no symbol is referred to before it is defined. Third, the units of all entities are specified, and,
fourth, the units are chosen to a scale such that the numerical values to be encountered by the optimizer have relatively small
absolute orders of magnitude. (The symbol $K here means thousands of dollars.)
The names of the types of entities may differ among modelers. For example, economists use the terms exogenous variable
and endogenous variable for given data and decision variable, respectively. In GAMS, the terminology adopted is as follows:
indices are called sets, given data are called parameters, decision variables are called variables, and constraints and the
objective function are called equations.
The GAMS representation of the transportation problem closely resembles the algebraic representation above. The most
important difference, however, is that the GAMS version can be read and processed by the computer.
Table 1: Data for the transportation problem (adapted from Dantzig, 1963) illustrates Shipping Distances from Plants to
Markets (1000 miles) as well as Market Demands and Plant Supplies.
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