基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析实践_gams 24.7.4

      优化分析是很多领域中都要面临的一个重要问题，求解优化问题的一般做法是：建立模型、编写算法、求解计算。常见的问题类型有线性规划、非线性规划、混合整数规划、混合整数非线性规划、二次规划等，优化算法包括人工智能算法和内点法等数学类优化方法。算法编写是一个较为复杂的过程，对于规模较大且复杂性较高的优化问题尤其如此，且同一种算法在处理不同问题时参数的设置、架构的改动相对不够便利
    而GAMS作为一款功能强大的通用代数建模优化软件，能够化繁为简，避开复杂的算法编写，将使用者的目光更多地聚焦到模型上而非算法上，为各类优化问题的求解带来极大便利

典型优化模型、算法讲解和基于GAMS进行优化分析的优越性

典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等）

人工智能算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等）

数学优化方法（分支定界法、动态规划法、拉格朗日松弛法、内点法、奔得斯分解法等）

基于GAMS进行数学建模和优化分析的优势

GAMS安装和界面

GAMS安装 File功能 Edit功能 Search功能 Windows功能

Model Libraries模型库 Help功能

GAMS程序编写

模型构成 编程原则

建立集合Set 静态集合 多重集合 动态集合 有序集合（SOS1、SOS2）

录入参数Parameter 一般标量 索引参数 表格参数 数据导入（Excel表格数据） 参数赋值

设置变量Variable 一般标量 索引参数 表格参数 数据导入（Excel表格数据） 参数赋值

构建方程Equation 方程定义 方程关系符 函数和运算表达 标量方程 索引方程 条件方程（条件控制$）

计算模型Model solve 模型的分类和求解 计算参数设置（Options） 求解器(Solver)的比较分析与选择

展示结果Display 变量结果展示 参数展示

一般算例演示

GAMS程序调试

查看计算日志 分析求解报告 程序调试方法

实际应用算例与经验分享

基于GAMS的优化实例分享 常用表达式注意事项 属性修改的其他方法 其他软件调用GAMS