本地化服务_gams软件教程软件怎么买

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Preface
This documentation guides GAMS User through several topics in GAMS system. Some introductions to software systems
are like reference manuals: they describe each command in detail. Others take you step by step through a small number of
examples. This guide uses elements of both approaches.
• Introduction and Tutorial - This is a self-contained tutorial that guides you through a single example, a small
transportation model, in some detail: you can quickly investigate the flavor of GAMS by reading it.
– Introduction - an introductory to GAMS User's Guide.
– Tutorial - A GAMS Tutorial by Richard E. Rosenthal.

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.

Language Basics - This part introduces the components of the GAMS language in an ordered way, interspersed
with detailed examples that are often drawn from the model library. All models from the model library are enclosed
in square parenthesis (for example, [TRNSPORT]). Some specialized material has deliberately been omitted in this
process because the primary aim is to make GAMS accessible to the widest possible audience, especially those without
extensive experience with computers or mathematical programming systems. Some familiarity with quantitative
methods and mathematical representations is assumed.

*的建模系统
设计不一样的规则
GAMS允许用户在某种程度上，用跟数学描述非常相似的方式来制定数学模型。看一下这些例子就能说明GAMS模型
的基本结构和特征以及与数学表达式的关系。GAMS让用户专注建模，通过要求简洁和的实体和关系规范，鼓励良好
的建模习惯。GAMS语言与通用编程语言形式相似，因此对于有编程经验的人来说是熟悉的。由于模型的制定方式在某种
程度上与它的数学描述类似，所以不仅是程序员，实际领域的也能理解和维护。GAMS专注于建模并且允许做所有相
关的事。
陈述性知识和程序性要素的平衡混合，允许用户在GAMS中构建复杂的算法甚至实现分解方法。尤其是解决异常问题
的模型，以及随之而来的性能问题
GAMS专注于其**竞争力：让用户创建可读性、可维护的模型，用好的求解方法解决任何问题。开放的体系结构
和多个数据接口允许与外部系统无缝通信。
模型、求解器、数据、平台和用户界面立层，便于切换求解器、使用多个数据集、在多个平台运行以及将GAMS
整合到现有的应用、结构和工作流中去。
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
常的容易。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
专注建模
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。

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