gams正版软件安装_本地化服务

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GAMS was developed to improve on this situation by:
• Providing a high-level language for the compact representation of large and complex models
• Allowing changes to be made in model specifications simply and safely
• Allowing unambiguous statements of algebraic relationships
• Permitting model descriptions that are independent of solution algorithms
2 Basic Features of GAMS
2.1 General Principles
The design of GAMS has incorporated ideas drawn from relational database theory and mathematical programming and
has attempted to merge these ideas to suit the needs of strategic modelers. Relational database theory provides a structured
framework for developing general data organization and transformation capabilities. Mathematical programming provides a
way of describing a problem and a variety of methods for solving it. The following principles were used in designing the
system:
1. All existing algorithmic methods should be available without changing the user's model representation. Introduction of
new methods, or of new implementations of existing methods, should be possible without requiring changes in existing
models. Linear, nonlinear, mixed integer, mixed integer nonlinear optimizations and mixed complementarity problems
can currently be accommodated.
2. The optimization problem should be expressible independently of the data it uses. This separation of logic and data
allows a problem to be increased in size without causing an increase in the complexity of the representation.

Here are some points to remember.
• The power to create multiple equations with a single GAMS statement is controlled by the domain. For example, the
definition for the demand constraint will result in the creation of one constraint for each element of the domain j, as
shown in the following excerpt from the GAMS output.
DEMAND(new-york)..X(seattle,new-york) + X(san-diego,new-york)=G=325 ;
DEMAND(chicago).. X(seattle,chicago) + X(san-diego,chicago) =G=300 ;
DEMAND(topeka).. X(seattle,topeka) + X(san-diego,topeka) =G=275 ;
• The key idea here is that the definition of the demand constraints is exactly the same whether we are solving the
toy-sized example above or a 20,000-node real-world problem. In either case, the user enters  one generic equation
algebraically, and GAMS creates the specific equations that are appropriate for the model instance at hand. (Using
some other optimization packages, something like the extract above would be part of the input, not the output.)
• In many real-world problems, some of the members of an equation domain need to be omitted or differentiated from the
pattern of the others because of an exception of some kind. GAMS can readily accommodate this loss of structure using
a powerful feature known as the dollar or 'such-that' operator, which is not illustrated here. The domain restriction
feature can be absolutely essential for keeping the size of a real-world model within the range of solvability.

Model and Solve Statements
The word model has a very precise meaning in GAMS. It is simply a collection of equations. Like other GAMS entities, it
must be given a name in a declaration. The format of the declaration is the keyword model followed by the name of the
model, followed by a list of equation names enclosed in slashes. If all previously defined equations are to be included, you
can enter /all/ in place of the explicit list. In our example, there is one Model statement:
model transport /all/ ;
This statement may seem superfluous, but it is useful to advanced users who may create several models in one GAMS run. If
we were to use the explicit list rather than the shortcut /all/, the statement would be written as
model transport / cost, supply, demand / ;
The domains are omitted from the list since they are not part of the equation name. The list option is used when only a subset
of the existing equations comprises a specific model (or sub-model) being generated.
Once a model has been declared and assigned equations, we are ready to call the solver. This is done with a solve statement,
which in our example is written as
solve transport using lp minimizing z ;

通过碳捕获和储存来优化应对气候变化
美国的发电部门是二氧化碳排放的主要贡献者。因此，该部门的减排将在应对气候变化的任何协调的二氧化碳减排努力中发挥**作用。一种可能帮助发电部门应对这一挑战的技术选择是碳捕捉和储存(CCS)。碳捕获技术可以显著减少化石燃料发电厂二氧化碳的大气排放。被捕获的二氧化碳通过管道网络运输并安全储存。这些技术的广泛应用对于显著减少温室气体排放，并为清洁能源组合做出贡献是必要的。但是这种部署既昂贵又耗时，将这种技术应用到网上可能需要20到30年才能实现产业化。
美国能源部在两项目中使用GAMS软件旨在推进碳捕获技术。NETL二氧化碳捕获、运输、利用和储存(CTUS)模型优化了二氧化碳管道和储存基础设施的潜在网络。美国能源部成立的碳捕捉模拟计划（CCSI）旨在使碳捕获技术较容易地用于工业。他们的优化工具集使行业能够快速评估和利用这些新技术。GAMS很自豪能成为碳捕获项目成功的一部分。
分析二氧化碳运输和储存网络
美国能源部使用GAMS分析潜在的二氧化碳减排情况，CCS可能发挥作用，满足排放标准。美国能源部国家能源技术实验室开发的NETL二氧化碳捕获、运输、利用和储存(CTUS)模型都是用GAMS编写的。它通过运输和存储网络的成本小化，通过混合整数规划（MIP）进行优化，评估CO2管道的潜在网络和存储基础设施，以处理从CCS启用的电力部门的捕获和运输二氧化碳的运输和储存。这种类型的问题特别适合用GAMS来处理，因为处理的数据量非常大、解决方案方法、与其他建模平台集成的能力，以及为终整合到较全面的能源经济模型中对时间的严格要求。
到目前为止，CTUS模型已经被集成到国家能源建模系统(NEMS)中，并且也被整合到MARKAL能源模型中。当集成到NEMS作为CTUS子模块时，在能源经济预测中详细描述了碳捕获和存储。通过这个功能，成本可变性和能力约束被引入到能源经济预测中，因为它认为CCS系统是缓解气候变化情景的一种选择。这种能力使在整个预测期内运输和储存的二氧化碳的位置和时间的特定量得以确定。CTUS的一个版本已经被修改，并被纳入美国能源信息管理局(EIA)的NEMS版本，并被用于生产年度能源展望。
CCSI优化工具集
碳捕获模拟倡议的目标是加快碳捕获技术的部署进程。CCSI是由美国能源部在2011成立的，它和国家实验室、工业和学术机构是合伙伙伴的关系。CCSI优化工具集可以帮助工业发展和部署的碳捕获和能源相关技术。
新科技的技术和经济表现严重依赖于其设备配置和操作条件。因此，为了对新技术进行严格的筛选和评估，确保使用优流程是很重要的。优化工具确定了潜在的二氧化碳捕获过程的佳设备配置和操作条件，这样就大大降低了实施过程中涉及的成本、时间和风险。
CCSI研究小组已经开发了两种优化功能，作为其不确定性和替代工具(FOQUS)的优化和量化框架的一部分。两种功能都使用了GAMS软件。个工具基于严格模型进行同步过程优化和热集成。热集成问题在GAMS中用LPs和MIPs来建模，并用CPLEX求解器来解决。另一个工具优化了二氧化碳捕获系统的设计和操作。碳捕获系统被表达为一种MINLP模型，在GAMS中用DICOPT或BARON求解器来解决。通过确定二氧化碳捕获过程的佳配置和条件，这些CCSI优化工具允许较有效地对未来技术的材料和概念进行筛选。


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