求解器 | 描述 | 求解器 | 描述 | |
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ALPHAECP | 基于扩展平面切割(ECP)方法的MINLP求解器 | LGO | 全局–局部非线性优化求解套件 | |
AMPL | 在AMPL模型系统中使用求解器时与GAMS模型连接 | LINDO 10.0 | 随机求解器,包括一个无限制版本的LINDOGLOBAL | |
ANTIGONE 1.1 | MINLP确定性全局优化 | LINDOGLOBAL 10.0 | 成熟全局解决方案的MINLP求解器 | |
BARON | 成熟全球解决方案的分支和减少优化向导 | LINGO | 在LINGO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接 | |
BDMLP | 任意GAMS系统都配备了LP和MIP求解器 | LOCALSOLVER 6.0 | 混合邻域搜索算法 | |
BENCH | 实用方便的GAMS求解器和验证方案 | LS | GAMS线性回归求解器 | |
BONMIN 1.8 | COIN-OR MINLP求解器执行各类分支定界和外逼近算法 | MILES | MCP求解器 | |
CBC 2.9 | 高性能LP/MIP求解器 | MINOS | NLP求解器 | |
CONOPT 3 | 大型的NLP求解器 | MOSEK 8 | 大型LP/MIP加锥凸非线性规划系统 | |
CONOPT 4 | 大型的NLP求解器 | MSNLP | 全局优化的多启动方法 | |
CONVERT | 将模型转换成其他语言的标量模型的框架 | NLPEC | 使用其他GAMS NLP求解器把MPEC转换成NLP | |
COUENNE 0.5 | (MI)NLP确定性全局优化 | OQNLP | 全局优化的多头启动方法 | |
CPLEX 12.7 | 高性能LP/MIP求解器 | OsiCplex | Bare-Bone与CPLEX连接 | |
DE | 产生和解决包括EMP/SP中的随机规划的确定等价 | OsiGurobi | Bare-Bone 与Gurobi连接 | |
DECIS | 大规模随机规划求解器 | OsiMosek | Bare-Bone与 Mosek 连接 | |
DICOPT | 求解MINLP模型框架 | OsiXpress | Bare-Bone与 Xpress 连接 | |
EXAMINER | 检查解点并评估其优点的工具 | PATHNLP | 凸面问题的大规模NLP求解器 | |
GAMSCHK | GAMS求解线性规划问题时对结构和解决方案属性的检查系统 | PATH | 大规模MCP求解器 | |
GLOMIQO 2.3 | 混合整数二次模型分支定界全局优化 | PYOMO | 在PYOMO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接 | |
GUROBI 7.0 | 高性能LP/MIP求解器 | SBB | 求解MINLP模型的分支定界算法 | |
GUSS | 有效解决多个相关模型实例的框架(收集更新分散的求解方案) | SCIP 3.2 | 高性能约束整数规划求解器 | |
IPOPT 3.12 | 大规模非线性规划的内点优化算法 | SNOPT | 基于NLP求解器的大规模SQP算法 | |
JAMS | 扩展数学规划求解器(包括LogMIP) | SOPLEX 2.2 | 高性能LP求解器 | |
KESTREL | 本地GAMS系统使用远程NEOS求解器框架 | XA | 大规模LP/MIP求解器 | |
KNITRO 10.0 | 大型NLP求解器 | XPRESS 28.01 | 高性能LP/MIP求解器 |
示例:
从著名的1963书(由GeorgeDantzig编写)中提取的一个运输问题,用来描述GAMS的有效性.这个模型只是模型库中的部分,模型库中还包含了大量的完整GAMS模型.
支持模型的类型:
GAMS模型类型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.这里列出了GAMS支持的所有的模型类型.
GAMS的发展背景
GAMS是”GeneralAlgebraicModelingSystem” (一般性代数仿真系统)的缩写,最早是由美国的世界银行(WorldBank) 的Meeraus和Brooke[Brooke,KendrickmandMeeraus,1992]所发展。”GAMS”事实上并不代 表任何最佳化数值算法,而只是一个高级语言的使用者接口,利用GAMS可以很容易建立、修改、除错你的最佳化模型输入文件,而输入档经过编译后,成为 较低阶的最佳化数值算法程序所能接受的格式,再加以执行并写出输出档。
数值算法方面,对线性 与非线性规划问题,GAMS使用由新南韦尔斯大学的Murtagh、及史丹福大学的Gill、Marray、Saunders、Wright等人所 发展的MINOS[MurtaghandSaunders,1983]算法。MINOS是”ModularIn-coreNon- linearOptimizationSystem”的缩写,这个算法综合了缩减梯度法和准牛顿法,是专门为大型、复杂的线性与非线性问题设计的算 法。对混合整数规划问题,则采用亚历桑那大学的Marsten及巴尔第摩大学的Singhal[1987]共同发展 的ZOOM(Zero/OneOptimizationMethod)算法。
GAMS使用范例说明
如 前所述,GAMS本身有非常完整的英文版使用者手册,GAMS的计算机软件中也附带了许多学习范例的档案。这里所作的GAMS使用范例说明,目的 绝非在取代原版的使用者手册,而是要配合本课程说明的形式,重新编写使用范例输入文件,使读者能很快的进入情况,了解其使用程 序。
GAMS的操作大抵可分为三个步骤:建立GAMS输入文件,执行GAMS程序,检视GAMS输出档内容。