放心购买_gams正版软件入门教程

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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.

It is important to emphasize the presence of the semicolon at the end of the first line. Without it, the GAMS compiler would
attempt to interpret both lines as parts of the same statement. (GAMS would fail to discern a valid interpretation, so it would
send you a terse but helpful error message.)
The effects of the first statement above are to declare the parameter c, to specify the domain (i,j), and to provide some
documentary text. The second statement assigns to c(i,j) the product of the values of the parameters f and d(i,j).
Naturally, this is legal in GAMS only if you have already assigned values to f and d(i,j) in previous statements.
The direct assignment above applies to all (i,j) pairs in the domain of c. If you wish to make assignments for specific
elements in the domain, you enclose the element names in quotes. For example,

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 .

ALPHAECP
AMPL
ANTIGONE 1.1
BARON
BDMLP
BENCH
BONMIN 1.8
CBC 2.9
CONOPT 3
CONOPT 4
CONVERT
COUENNE 0.5
CPLEX 12.7
DE
DECIS
DICOPT
EXAMINER
GAMSCHK
GLOMIQO 2.3
GUROBI 7.0
GUSS
IPOPT 3.12
JAMS
KESTREL
KNITRO 10.0
基于扩展平面切割（ECP）方法的MINLP求解器
在AMPL模型系统中使用求解器时与GAMS模型连接
MINLP确定性全局优化
成熟全球解决方案的分支和减少优化向导
任意GAMS系统都配备了LP和MIP求解器
实用方便的GAMS求解器和验证方案
COIN-OR MINLP求解器执行各类分支定界和外逼近算法
高性能LP/MIP求解器
大型的NLP求解器
大型的NLP求解器
将模型转换成其他语言的标量模型的框架
（MI）NLP确定性全局优化
高性能LP/MIP求解器
产生和解决包括EMP/SP中的随机规划的确定等价
大规模随机规划求解器
求解MINLP模型框架
检查解点并评估其优点的工具
GAMS求解线性规划问题时对结构和解决方案属性的检查系统
混合整数二次模型分支定界全局优化
高性能LP/MIP求解器
有效解决多个相关模型实例的框架（收集更新分散的求解方案）
大规模非线性规划的内点优化算法
扩展数学规划求解器（包括LogMIP）
本地GAMS系统使用远程NEOS求解器框架
大型NLP求解器
求解器 描述
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