GAMS软件各模块介绍

1、精品文档rrGAMS软件各模块详细介绍中国科学软件网提供通用代数建模系统(GAMS)是特别为建模线性、非线性和混合整数最优化问题而设计的。GAMS尤其对于大型的、复杂的、需要多次修订才能最终确定的精确模型的复杂问题有帮助。GAMS可以运行在个人计算机、 工作站、大型机和超级计算机上。您可以 快速、方便地更改公式，从 一个求解器转到另一个，甚 至很简单地就能从线性转换 到非线性。使用GAMS ,您只需 次就能在熟悉的列表和表格 形式中输入您想要的数据。 模型以简洁的代数形式表 示，简单明了，容易理解。相关的约束数的整个集合都 将被输入到一个代数形式中。 GAMS自动生成每个约束等式， 您可以处理

2、特殊情况，以 防通用性的模型不适用。当其他相似的或相关的问题出现时，您不需要更改代数式，再次使用模型中的表述即可，错误的位置和形式会在给出解决方案前被查明。GAMS处理的动态模型，包括时间序列、滞后、超前及时间终点的处理。GAMS灵活性强且功能强大。只要 GAMS已经安装在每个平台，您就可以非常方便地把GAMS模型从一个计算机平台移到另外一个平台。GAMS很容易进行敏感度分析，您能够方便地编程模型去求解一个成分的不同值，然后生成一个报告，列出每种情况的解决方案。 GAMS 的模型能够同时被开发和文档化，因为 GAMS 允许用户包含解释性的文本来作为任意符号和等式的定义和解释。GAMS 支持的模

3、型类型GAMS 能够以多种不同的问题来分类类型并公式化模型这意味着从一个模型类型跳转到另一个将毫不费力 .您甚至能够同时在不同的模型类型中使用相同的数据、 变量和方程式 .GAMS 支持下列基本的模型类型:LP 线性规划MIP 混合整数规划NLP 非线性规划MCP 混合互补问题MPEC 带方程式约束的数学规划CNS 受约束的非线性系统DNLP 带非连续导数的非线性规划MINLP 混合整数非线性规划QCP 二次约束规划MIQCP 混合整数二次约束规划GAMS 所有的模型介绍：GAMS 基础模型包括GAMS 语言编辑器和一系列系统：执行系统、 GAMSIDE(Windows) 、 系统文档化、 模

4、型库、 转换工具、 UNIX 和 GDX 功能、 COIN-OR 、 MILES 、NLPEC 以及在其他一些低版本中所有模块。GAMS/AlphaECPGAMS/AlphaECP 是 MINLP （混合整数非线性规划）求解器， 基于扩展的截平面（ECP）方法。GAMS/AlphaEC 可以应用到一般的 MINLP 问题和全局最优解决方案中，以确保伪凸MINLP 问题。GAMS/BARONBARON （分支减少优化导航）是一个解决从非凸优化问题到全局最优化的计算系统。纯粹的连续非线性规划（ NLPs ） 、纯整数和混合整数非线性规划 （MINLPs） 都可以用GAMS/BARON 来解决。GA

5、MS/CONOPTGAMS/CONOPT 跟 MINOS 以及其他 GAMS 中解决非线性问题的求解器的功能类似。多元非线性求解器的可用性可在增加非线性建模的整体有效性中体现出来。 CONOPT是多方法求解器，它和其他的 GAMS NLP 求解器往往相得益彰。如果一个求解器不能工作，其他的同功能求解器就会解决这个模型。如果所有的求解器都不能工作，那就说明这个模型非常的复杂，需要手动地进行建模操作。GAMS/CPLEXGAMS/CPLEX 是功能强大的线性规划（LP ） 、混合整数规划（MIP ） 、二次约束规划（ QCP ） 、二阶锥规划和混合整数二次约束规划（ MIQCP ）求解器。包含了最

6、先进的单纯和障算法并可以在不同的平台上运行。以下算法可以解决LP 模型：原始单纯形算法二元单纯形算法网络算法障算法筛选算法CPLEX 是运行非常稳定的 LP 求解器，默认的设置都能使您得到最优的解决方案，如果您想重置算法选项来提高性能， GAMS/CPLEX 可提供一个选项文件来调整参数。GAMS/DECISGAMS/DECIS 可解决大规模的随机规划问题， 采用 Benders 分解和利用 Monte Carlo抽样方差减少技术的重要性采样或控制变元。 DECIS 包含各种策略的解决方案， 并能解决大量随机参数的问题。在解决主问题和子问题时，它可以跟MINOS 或 CPLEX 求解器接口使用

7、。GAMS/DICOPTDICOPT 是解决 MINLP （混合整数非线性规划）模型的框架。 GAMS/DICOPT 使用了标准的 GAMS MIP 和 NLP 求解器可解决由算法产生的 MIP 和 NLP 子问题。 也就是说如果您要使用 DICOPT 求解器，您必须要有一个GAMS MIP 求解器（ GAMS/CPLEX,GAMS/XA 或 GAMS/XPRESS ）和一个GAMS NLP 求解器（ GAMS/CONOPT,GAMS/MINOS 或 GAMS/SNOPT ） 。GAMS/GUROBIGUROBI 包含最先进的单纯线性规划（LP ）和混合整数规划（MIP ）功能。 GUROBI

8、求解器包含共享内存并行以及同时使用任意几个处理器和每个处理器核心数量的能力。GAMS/KNITROKNITRO 可找出有约束或没有约束的持续、平稳的非线性优化问题的解决方案。尽管KNITRO 主要用于解决大规模的一般非线性问题，但也可以解决下面这些光滑优化问题：不受约束约束限制等式约束系统的非线性方程最小二乘问题线性规划问题（LPs）二次规划问题（QPs ）一般（不平等）的约束问题KNITRO 功能特征如下：对小型和大型的问题提供了有效的解决方案自由衍生功能，第一衍生和第二衍生选项内点（屏障）和主动设置优化可行和不可行的情况反复和直接的方法计算步骤KNITRO 用最先进的内点和主动设置方法解决

9、非线性规划问题GAMS/LGOLGO 求解器结合了全球和区域范围的算法，在最小的分析假设情况下分析和解决复杂的非线性模型。使用 LGO 求解器，只需要可计算的函数值，不需要梯度或高阶信息。LGO 可被用于几种搜索模式，给广泛的非线性模型提供强大、有效和灵活的求解组合方法。求解组合方法提高了整体方案处理的可靠性。LGO 求解器的功能：分支定界的全局搜索全局自适应随机搜索多起点全局搜索精确罚函数的本地搜索约束局部优化LGO 已经成功地被应用到复杂的、“ black box ”系统模型中，尽管LGO 有 3000 个变量和 2000 个约束范围的限制，但处理模型的快慢仍然取决于现有的硬件系统。说明性

10、应用领域：先进的工程设计计量经济学和财政医学研究和生物技术化工和加工工业科学模型GAMS/LINDOGlobalLINDOGlobal 可用连续和离散变量的全局最优解决方案处理一般非线性问题。 LINDO全局最优化程序（GOP）引用了分支切割法把一个NLP模型切割成一系列子问题。每一个子问题可被分析成a） 没有可行的或优化的解决方案， b） 可找出一个优化方案， 或c）这个子问题再被切割成两个或三个子问题GAMS/MINOSGAMS/MINOS 是 GAMS 系统中最早的 NLP 求解器， 现在的使用频率也是最高的。 利用模型的稀疏和高效、可靠的下梯度法解决线性约束模型。用线性约束和增强Lag

11、rangia 目标函数来重复解决子问题的方法来解决非线性约束的模型。 相对于另一个大型的 NLP 求解器 CONOPT 所使用的可行的路径方法来说， 重复的操作表明只有最终的优化解决方案对非线性模型是可行的。 MINOS 和 CONOPT 是相辅相成的，并且引用不同的算法。GAMS/MOSEKMOSEK 可解决线性、混合整数线性、凸非线性数学优化问题。使用非常有效的内点算法解决大型线性规划。 内点算法有很多复杂的求解选项， 用户可以指定给哪个模型微调优化器。MOSEK 能解决涉及非线性锥约束和凸非线性规划的广义线性规划，这些问题用MOSEK 内置的优化器就可以解决。 MOSEK 内置的所有优化

12、器可解决大型稀疏问题。现有的优化器包含：连续问题的内点优化器圆锥二次优化问题的圆锥内点优化器线性问题的单纯形优化器基于分支和削减技术的混合整数优化器GAMS/MPSGEMPSGE 是一般均衡分析的数学规划系统。 MPSGE 实际上是一个函数库和Jacobian 评价系统， 可方便 AGE 模型的制定和分析。 MPSGE 简化了模型处理， 任何对这些模型感兴趣的经济学家都可以访问 AGE 模型。 另外， 解决具体模型问题时， MPSGE 可作为一个结构框架模型，处理一般均衡模型。MPSGE 需要 GAMS/BASE 模型，包含MILES MCP 求解器，可选择性地使用 PATHMCP 求解器。G

13、AMS/MSNLPMSNLP （多起点 NLP ）是另一个随机搜索算法解决全球优化问题。跟OQNLP 类似，MSNLP 使用一个点发生器给本地NLP 求解器创建候选起点。 算法性能完全取决于起点发生器。 MSNLP 实现一个发生器创建均匀分布的点和智能随机生成器。这个生成器可用一个初步粗搜索在随机起点集中的地方定义可能发生的区域。 两种智能随机变化最近才实现，一种用于单变量正态分布，另一种用于三角分布。MSNLP 包含了本地NLP 求解器LSGRG ，是全局分析包的一部分。GAMS/OQNLPOQNLP 是连续变量或离散和连续变量混合的光滑约束问题的全局优化求解器。通过调用众多的出发点， OQ

14、NLP 提高了所有NLP 求解器的可靠性。当您用现有的 NLP 求解器不能解决问题时，可以试试OQNLP 求解器。 OQNLP 也包含了本地NLP 求解器LSGRG ，拥有OQNLP 许可证的用户还可以使用 MSNLP 求解器。GAMS/PATHPATH 求解器用于MCP 模型，基于牛顿理论，这个强大的技术结合众多有效变量、扩展和增强功能。作为GAMS 的子系统，提供了强大的工具来解决大型和复杂模型的互补性和平衡建模。GAMS/PATH 包含了 NLP 求解器 PATHNLP 。GAMS/SBBSBB 是解决混合整数非线性规划 （ NINLP ） 模型的求解器。它基于混合整数线性规划的标准分支定界法和 GAMS 已支持的标准NLP 求解器。GAMS/SNOPTGAMS/SNOPT 是新的大型连续二次规划求解器（ SQP ） 。 SNOPT 是一个通用系统， 可解决跟变量和约束相关的优化问题。 它最大限度地减少一个线性或非线性函数接受的变量和稀疏线性或非线性约束边界。 SNOPT 适合解决大型线性、二次规划、线性约束优化以及一般非线性规划的问题。 SNOPT 使用序列二次规划（SQP ）算法，从二次序列规划子问题中获得搜索