GAMS 全稱The General Algebraic Modeling System ，是一款數(shù)學(xué)規(guī)劃和優(yōu)化的高級建模系統(tǒng)。

 

通用代數(shù)建模系統(tǒng)(GAMS)是特別為建模線性、非線性和混合整數(shù)最優(yōu)化問題而設(shè)計的。GAMS尤其對于大型的、復(fù)雜的、需要多次修訂才能最終確定的精確模型的復(fù)雜問題有幫助。GAMS可以運(yùn)行在個人計算機(jī)、工作站、大型機(jī)和超級計算機(jī)上。您可以快速、方便地更改公式，從一個求解器轉(zhuǎn)到另一個，甚至很簡單地就能從線性轉(zhuǎn)換到非線性。

 

 

使用GAMS，您只需一次就能在熟悉的列表和表格形式中輸入您想要的數(shù)據(jù)。模型以簡潔的代數(shù)形式表示，簡單明了，容易理解。相關(guān)的約束數(shù)的整個集合都將被輸入到一個代數(shù)形式中。GAMS自動生成每個約束等式，您可以處理特殊情況，以防通用性的模型不適用。當(dāng)其他相似的或相關(guān)的問題出現(xiàn)時，您不需要更改代數(shù)式，再次使用模型中的表述即可，錯誤的位置和形式會在給出解決方案前被查明。GAMS處理的動態(tài)模型，包括時間序列、滯后、超前及時間終點(diǎn)的處理。

 

 

GAMS靈活性強(qiáng)且功能強(qiáng)大。只要GAMS已經(jīng)安裝在每個平臺，您就可以非常方便地把GAMS模型從一個計算機(jī)平臺移到另外一個平臺。

 

 

GAMS很容易進(jìn)行敏感度分析，您能夠方便地編程模型去求解一個成分的不同值，然后生成一個報告，列出每種情況的解決方案。GAMS的模型能夠同時被開發(fā)和文檔化，因?yàn)镚AMS允許用戶包含解釋性的文本來作為任意符號和等式的定義和解釋。

 

 

GAMS求解器及功能描述：

 

GAMS/BASE 

基礎(chǔ)模型包括GAMS語言編輯器和一系列系統(tǒng)：執(zhí)行系統(tǒng)、GAMSIDE (Windows)、系統(tǒng)文檔化、模型庫、轉(zhuǎn)換工具、UNIX和GDX功能、COIN-OR、 MILES、 NLPEC 以及在其他一些低版本中所有模塊。 

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GAMS/AlphaECP

GAMS/AlphaECP是MINLP(混合整數(shù)非線性規(guī)劃)求解器，基于擴(kuò)展的截平面(ECP)方法。GAMS/AlphaEC可以應(yīng)用到一般的MINLP問題和全局最優(yōu)解決方案中，以確保偽凸MINLP問題。

 

GAMS/BARON

 BARON(分支減少優(yōu)化導(dǎo)航)是一個解決從非凸優(yōu)化問題到全局最優(yōu)化的計算系統(tǒng)。純粹的連續(xù)非線性規(guī)劃(NLPs)、純整數(shù)和混合整數(shù)非線性規(guī)劃(MINLPs)都可以用GAMS/BARON來解決。

 

GAMS/CONOPT

GAMS/CONOPT跟MINOS以及其他GAMS中解決非線性問題的求解器的功能類似。多元非線性求解器的可用性可在增加非線性建模的整體有效性中體現(xiàn)出來。CONOPT是多方法求解器，它和其他的GAMS NLP求解器往往相得益彰。如果一個求解器不能工作，其他的同功能求解器就會解決這個模型。如果所有的求解器都不能工作，那就說明這個模型非常的復(fù)雜，需要手動地進(jìn)行建模操作。 

 

GAMS/CPLEX

GAMS/CPLEX是功能強(qiáng)大的線性規(guī)劃(LP)、混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)、二次約束規(guī)劃(QCP)、二階錐規(guī)劃和混合整數(shù)二次約束規(guī)(MIQCP)求解器。包含了最先進(jìn)的單純和障算法并可以在不同的平臺上運(yùn)行。

 

以下算法可以解決LP模型：原始單純形算法、二元單純形算法、網(wǎng)絡(luò)算法、障算法、篩選算法。

CPLEX是運(yùn)行非常穩(wěn)定的LP求解器，默認(rèn)的設(shè)置都能使您得到最優(yōu)的解決方案，如果您想重置算法選項(xiàng)來提高性能，CPLEX可提供一個選項(xiàng)文件來調(diào)整參數(shù)。

 

GAMS/DECIS

GAMS/DECIS可解決大規(guī)模的隨機(jī)規(guī)劃問題，采用Benders分解和利用Monte Carlo抽樣方差減少技術(shù)的重要性采樣或控制變元。DECIS包含各種策略的解決方案，并能解決大量隨機(jī)參數(shù)的問題。在解決主問題和子問題時，它可以跟MINOS或CPLEX求解器接口使用。

 

GAMS/DICOPT

DICOPT是解決MINLP(混合整數(shù)非線性規(guī)劃)模型的框架。GAMS/DICOPT使用了標(biāo)準(zhǔn)的GAMS MIP和NLP求解器可解決由算法產(chǎn)生的MIP和NLP子問題。也就是說如果您要使用DICOPT求解器，您必須要有一個GAMS MIP求解器(GAMS/CPLEX, GAMS/XA 或GAMS/XPRESS)和一個GAMS NLP求解器(GAMS/CONOPT, GAMS/MINOS或GAMS/SNOPT)。

 

GAMS/GUROBI

GUROBI包含最先進(jìn)的單純線性規(guī)劃(LP)和混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)功能。GUROBI求解器包含共享內(nèi)存并行以及同時使用任意幾個處理器和每個處理器核心數(shù)量的能力。 

 

GAMS/KNITRO

KNITRO可找出有約束或沒有約束的持續(xù)、平穩(wěn)的非線性優(yōu)化問題的解決方案。盡管KNITRO主要用于解決大規(guī)模的一般非線性問題，但也可以解決下面這些光滑優(yōu)化問題：

 

不受約束

 約束限制

 等式約束

 系統(tǒng)的非線性方程

 最小二乘問題

 線性規(guī)劃問題（LPs）

 二次規(guī)劃問題（QPs）

 一般（不平等）的約束問題 

KNITRO功能特征如下：

 對小型和大型的問題提供了有效的解決方案

 自由衍生功能，第一衍生和第二衍生選項(xiàng)

 內(nèi)點(diǎn)（屏障）和主動設(shè)置優(yōu)化

 可行和不可行的情況

 反復(fù)和直接的方法計算步驟

KNITRO用最先進(jìn)的內(nèi)點(diǎn)和主動設(shè)置方法解決非線性規(guī)劃問題 

 

GAMS/LGO

LGO求解器結(jié)合了全球和區(qū)域范圍的算法，在最小的分析假設(shè)情況下分析和解決復(fù)雜的非線性模型。使用LGO求解器，只需要可計算的函數(shù)值，不需要梯度或高階信息。LGO可被用于幾種搜索模式，給廣泛的非線性模型提供強(qiáng)大、有效和靈活的求解組合方法。求解組合方法提高了整體方案處理的可靠性。

LGO求解器的功能：

 分支定界的全局搜索

 全局自適應(yīng)隨機(jī)搜索

 多起點(diǎn)全局搜索

 精確罰函數(shù)的本地搜索

 約束局部優(yōu)化

 

說明性應(yīng)用領(lǐng)域：先進(jìn)的工程設(shè)計、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和財政、醫(yī)學(xué)研究和生物技術(shù)、化工和加工工業(yè)、科學(xué)模型。

 

GAMS/LINDOGlobal

LINDOGlobal可用連續(xù)和離散變量的全局最優(yōu)解決方案處理一般非線性問題。LINDO全局最優(yōu)化程序(GOP)引用了分支切割法把一個NLP模型切割成一系列子問題。每一個子問題可被分析成a) 沒有可行的或優(yōu)化的解決方案，b) 可找出一個優(yōu)化方案，或c)這個子問題再被切割成兩個或三個子問題。

 

GAMS/MINOS

GAMS/MINOS是GAMS系統(tǒng)中最早的NLP求解器，現(xiàn)在的使用頻率也是最高的。利用模型的稀疏和高效、可靠的下梯度法解決線性約束模型。用線性約束和增強(qiáng)Lagrangia目標(biāo)函數(shù)來重復(fù)解決子問題的方法來解決非線性約束的模型。相對于另一個大型的NLP求解器CONOPT所使用的可行的路徑方法來說，重復(fù)的操作表明只有最終的優(yōu)化解決方案對非線性模型是可行的。MINOS和 CONOPT是相輔相成的，并且引用不同的算法。 

 

GAMS/MOSEK

MOSEK可解決線性、混合整數(shù)線性、凸非線性數(shù)學(xué)優(yōu)化問題。使用非常有效的內(nèi)點(diǎn)算法解決大型線性規(guī)劃。內(nèi)點(diǎn)算法有很多復(fù)雜的求解選項(xiàng)，用戶可以指定給哪個模型微調(diào)優(yōu)化器。MOSEK能解決涉及非線性錐約束和凸非線性規(guī)劃的廣義線性規(guī)劃，這些問題用MOSEK內(nèi)置的優(yōu)化器就可以解決。MOSEK內(nèi)置的所有優(yōu)化器可解決大型稀疏問題。

 現(xiàn)有的優(yōu)化器包含：

 連續(xù)問題的內(nèi)點(diǎn)優(yōu)化器

 圓錐二次優(yōu)化問題的圓錐內(nèi)點(diǎn)優(yōu)化器

 線性問題的單純形優(yōu)化器

 基于分支和削減技術(shù)的混合整數(shù)優(yōu)化器 

 

GAMS/MPSGE

MPSGE是一般均衡分析的數(shù)學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)。MPSGE實(shí)際上是一個函數(shù)庫和Jacobian評價系統(tǒng)，可方便AGE模型的制定和分析。MPSGE簡化了模型處理，任何對這些模型感興趣的經(jīng)濟(jì)學(xué)家都可以訪問AGE模型。另外，解決具體模型問題時，MPSGE可作為一個結(jié)構(gòu)框架模型，處理一般均衡模型。MPSGE需要GAMS/BASE模型，包含MILES MCP 求解器，可選擇性地使用PATH MCP求解器。

 

GAMS/MSNLP

MSNLP(多起點(diǎn)NLP)是另一個隨機(jī)搜索算法解決全球優(yōu)化問題。跟OQNLP類似，MSNLP使用一個點(diǎn)發(fā)生器給本地NLP求解器創(chuàng)建候選起點(diǎn)。算法性能完全取決于起點(diǎn)發(fā)生器。MSNLP實(shí)現(xiàn)一個發(fā)生器創(chuàng)建均勻分布的點(diǎn)和智能隨機(jī)生成器。這個生成器可用一個初步粗搜索在隨機(jī)起點(diǎn)集中的地方定義可能發(fā)生的區(qū)域。兩種智能隨機(jī)變化最近才實(shí)現(xiàn)，一種用于單變量正態(tài)分布，另一種用于三角分布。

MSNLP包含了本地NLP求解器LSGRG，是全局分析包的一部分。 

 

GAMS/OQNLP

OQNLP是連續(xù)變量或離散和連續(xù)變量混合的光滑約束問題的全局優(yōu)化求解器。通過調(diào)用眾多的出發(fā)點(diǎn)，OQNLP提高了所有NLP求解器的可靠性。當(dāng)您用現(xiàn)有的NLP求解器不能解決問題時，可以試試OQNLP求解器。OQNLP也包含了本地NLP求解器LSGRG，擁有OQNLP許可證的用戶還可以使用MSNLP求解器。

 

GAMS/PATH

PATH求解器用于MCP模型，基于牛頓理論，這個強(qiáng)大的技術(shù)結(jié)合眾多有效變量、擴(kuò)展和增強(qiáng)功能。作為GAMS的子系統(tǒng)，提供了強(qiáng)大的工具來解決大型和復(fù)雜模型的互補(bǔ)性和平衡建模。GAMS/PATH 包含了NLP求解器PATHNLP。

 

GAMS/SBB

SBB是解決混合整數(shù)非線性規(guī)劃(NINLP)模型的求解器。它基于混合整數(shù)線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)分支定界法和GAMS已支持的標(biāo)準(zhǔn)NLP求解器。

 

GAMS/SNOPT

GAMS/SNOPT是新的大型連續(xù)二次規(guī)劃求解器(SQP)。SNOPT是一個通用系統(tǒng)，可解決跟變量和約束相關(guān)的優(yōu)化問題。它最大限度地減少一個線性或非線性函數(shù)接受的變量和稀疏線性或非線性約束邊界。SNOPT適合解決大型線性、二次規(guī)劃、線性約束優(yōu)化以及一般非線性規(guī)劃的問題。SNOPT使用序列二次規(guī)劃(SQP)算法，從二次序列規(guī)劃子問題中獲得搜索方向。如果一些變量進(jìn)入非線性或很多活躍的約束(包含簡單的約束)多到跟變量數(shù)一樣的時候，SNOPT就是最有效的求解器。

 

GAMS/XA

GAMS/XA是線性和混合整數(shù)問題的求解器。

 

GAMS/XPRESS

GAMS/XPRESS求解器只有跟GAMS建模系統(tǒng)結(jié)合時才運(yùn)行。GAMS/XPRESS是一個多功能、高性能的優(yōu)化系統(tǒng)，結(jié)合了一個強(qiáng)大的單純LP求解器、一個整數(shù)規(guī)劃問題的MIP模型和一個屏障模型， 用最先進(jìn)的內(nèi)點(diǎn)算法解決大型的LP問題。