通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析

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。本内容旨在帮助各领域研究人员掌握GAMS这一强大优化工具的使用,更好地解决专业问题,课程内容包括典型优化模型和算法介绍、GAMS安装和介绍、GAMS程序编写、GAMS程序调试、实际应用算例演示与经验分享等五个章节,算例中除了一般案例展示还涵盖了基于GAMS的实际应用案例分析。

第一章 典型优化模型、算法和基于GAMS进行优化分析的优越性

一、典型优化模型(LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等)

二、人工智能算法(遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等)

三、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

第二章 GAMS安装和界面

一、GAMS安装

二、File功能

三、Edit功能

四、Search功能

五、Windows功能

六、Model Libraries模型库

七、Help功能

第三章 GAMS程序编写 【理论+实践操作】

一、模型构成

二、编程原则

三、建立集合Set

1.静态集合

2.多重集合

3.动态集合

4.有序集合(SOS1、SOS2)

四、录入参数Parameter

1.一般标量

2.索引参数

3.表格参数

4.数据导入(Excel表格数据)

5.参数赋值

五、设置变量Variable

1.一般标量

2.索引参数

3.表格参数

4.数据导入(Excel表格数据)

5.参数赋值

六、构建方程Equation

1.方程定义

2.方程关系符

3.函数和运算表达

4.标量方程

5.索引方程

6.条件方程(条件控制$)

七、计算模型Model solve

1.模型的分类和求解

2.计算参数设置(Options)

3.求解器(Solver)的比较分析与选择

八、展示结果Display

1.变量结果展示

2.参数展示

九、一般算例演示

第四章 GAMS程序调试 【理论+实践操作】

一、查看计算日志

二、分析求解报告

三、程序调试方法

第五章 实际应用算例与经验分享

一、基于GAMS的优化实例分享

二、常用表达式注意事项

三、属性修改的其他方法

四、其他软件调用GAMS

相关推荐
shenghaide_jiahu1 天前
数学建模——粒子群算法
算法·数学建模
CC数学建模2 天前
2025 年华数杯全国大学生数学建模竞赛C 题 可调控生物节律的 LED 光源研究--完整成品、思路、模型、代码、结果分享
数学建模
C灿灿数模3 天前
2025国赛数学建模C题详细思路模型代码获取,备战国赛算法解析——决策树
c语言·算法·数学建模
wyiyiyi4 天前
【目标检测】芯片缺陷识别中的YOLOv12模型、FP16量化、NMS调优
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·数学建模·性能优化·学习方法
shenghaide_jiahu4 天前
数学建模——递归和动态规划
算法·数学建模·动态规划
热心网友俣先生6 天前
2025年AI+数模竞赛培训意见征集-最后一轮
人工智能·数学建模
lizz316 天前
悬挂的绳子,它的函数方程是什么样子的?
数学建模
LS_learner6 天前
机器人学中路径规划(Path Planning)和轨迹生成(Trajectory Generation)关系
数学建模·机器人
shenghaide_jiahu6 天前
数学建模——最大最小化模型
数学建模