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GAMS软件及各求解器介绍

(2017-07-19 14:36:45)
标签:

gams

分类: 技术应用

本文由中国科学软件网整理

GAMS软件及各求解器介绍

 

通用代数建模系统(GAMS)是数学编程和优化的高级建模系统。它由一个语言编译器和一个稳定的集成各种高性能的求解器组成。GAMS适用于复杂的、大规模的建模应用,并允许您创建大的维护模型以很快的适应新的情况。 

最前沿的建模系统

专注建模

GAMS允许用户在某种程度上,用跟数学描述非常相似的方式来制定数学模型。GAMS让用户专注建模,通过要求简洁和精确的实体和关系规范,鼓励良好的建模习惯。GAMS语言与通用编程语言形式相似,因此对于有编程经验的人来说是熟悉的。由于模型的制定方式在某种程度上与它的数学描述类似,所以不仅是程序员,实际领域的专家也能理解和维护。GAMS专注于建模并且允许做所有相关的事。 

陈述性知识和程序性要素的平衡混合,允许用户在GAMS中构建复杂的算法甚至实现分解方法。尤其是解决异常问题的模型,以及随之而来的性能问题。 

设计不一样的规则

我们努力去适应,而非直接拿来。

GAMS专注于其核心竞争力:让用户创建可读性、可维护的模型,用最好的求解方法解决任何问题。开放的体系结构和多个数据接口允许与外部系统无缝通信。

模型、求解器、数据、平台和用户界面都在独立层,便于切换求解器、使用多个数据集、在多个平台运行以及将GAMS整合到现有的应用、结构和工作流中去。

 

独立的模型和求解器

提供超过25个广泛和多样化的求解器组合,包括所有预期的商业化求解器。

LP/MIP/QCP/MIQCP: CPLEX, GUROBI, MOSEK, XPRESS

NLP: CONOPT, IPOPTH, KNITRO, MINOS, SNOPT

MINLP: ALPHAECP, ANTIGONE, BARON, DICOPT, OQNLP, SBB

混合互补问题求解器(MCP)、平衡约束数学规划求解器(MPEC)和约束非线性系统求解器(CNS)

免费捆绑到每个GAMS系统中的 (比如 BONMIN (MINLP), CBC (LP, MIP), COUENNE (MINLP), IPOPT (NLP)。教育版还包括了SCIPSOPLEX 

选择使用的求解器非常简单---只要改变一行代码或者调整一个选项设置就可以了。想要比较求解器的性能或者看有什么改进的可能,也不需要做任何的设置。同样的,模型类型可以轻松切换(比如:线性和非线性),尝试不同的公式也非常的容易。通过使用GAMS,您可以得到一个广泛类型的模型和求解器的环境。 

独立的模型和数据

你可以编写独立的模型数据,包括各种不同来源的数据,从ASCIIExcel或者Access

以及其他各种来源。比如使用GDXGAMS数据交换)文件格式。GDX文件可以保存一个或多个GAMS符号的值,比如集、参数变量和方程。GDX文件可以为GAMS模型准备数据、展示GAMS模型的结果、使用不同的参数为这同一个模型保存结果等。GDX文件不能保存一个模型的公式或者执行语句。GDX文件二进制文件,可在不同平台进行移植。

独立的模型和平台

模型在平台间是完全可移植的---写一次,可以在任意地方运行。

GAMS可以在Windows, Linux, Mac OS X, SOLARIS, Sparc SolarisIBM Power AIX上运行。

 

独立的模型和用户界面

面向对象的GAMA API允许GAMS无缝整合到为交互提供适当类别的应用中。这三个面向对象GAMS API.NET, JavaPython.NET framework 4 (Visual Studio 2010)Java SE 5或更高版本以及Python 3.4, 2.72.6 

除了面向对象的GAMA API,还有专家级别(或级别)GAMS API,它们的使用要求有高深知识的GAMS组件库。

除了API, GAMS还提供智能链接到应用程序,如MS Excel, MatLabR。用户可以在这个环境中继续工作,通过一个API就可以访问GAMS所有的优化功能。这就允许应用中的模型数据和结果可以可视化和分析了。

大型、全球用户社区

超过120多个国家的不同领域的跨国公司、学校、研究机构和政府都在使用GAMS,包括能源化工、经济建模、农业规划或制造业。

 

GAMS求解器

求解器

描述

ALPHAECP

基于扩展平面切割(ECP)方法的MINLP求解器

AMPL

AMPL模型系统中使用求解器时与GAMS模型连接

ANTIGONE 1.1

MINLP确定性全局优化

BARON

成熟全球解决方案的分支和减少优化向导

BDMLP

任意GAMS系统都配备了LPMIP求解器

BENCH

实用方便的GAMS求解器和验证方案

BONMIN 1.8

COIN-OR MINLP求解器执行各类分支定界和外逼近算法

CBC 2.9

高性能LP/MIP求解器

CONOPT 3

大型的NLP求解器

CONOPT 4

大型的NLP求解器

CONVERT

将模型转换成其他语言的标量模型的框架

COUENNE 0.5

MINLP确定性全局优化

CPLEX 12.7

高性能LP/MIP求解器

DE

产生和解决包括EMP/SP中的随机规划的确定等价

DECIS

大规模随机规划求解器

DICOPT

求解MINLP模型框架

EXAMINER

检查解点并评估其优点的工具

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

GLOMIQO 2.3

混合整数二次模型分支定界全局优化

GUROBI 7.0

高性能LP/MIP求解器

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)

IPOPT 3.12

大规模非线性规划的内点优化算法

JAMS

扩展数学规划求解器(包括LogMIP

KESTREL

本地GAMS系统使用远程NEOS求解器框架

KNITRO 10.0

大型NLP求解器

LGO

全局--局部非线性优化求解套件

LINDO 10.0

随机求解器,包括一个无限制版本的LINDOGLOBAL

LINDOGLOBAL 10.0

成熟全局解决方案的MINLP求解器

LINGO

LINGO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接

LOCALSOLVER 6.0

混合邻域搜索算法

LS

GAMS线性回归求解器

MILES

MCP求解器

MINOS

NLP求解器

MOSEK 8

大型LP/MIP加锥凸非线性规划系统

MSNLP

全局优化的多启动方法

NLPEC

使用其他GAMS NLP求解器把MPEC转换成NLP

OQNLP

全局优化的多头启动方法

OsiCplex

Bare-BoneCPLEX连接

OsiGurobi

Bare-Bone Gurobi连接

OsiMosek

Bare-BoneMosek 连接

OsiXpress


Bare-BoneXpress 连接

PATHNLP

凸面问题的大规模NLP求解器

PATH

大规模MCP求解器

PYOMO  

PYOMO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接

SBB

求解MINLP模型的分支定界算法

SCIP 3.2

高性能约束整数规划求解器

SNOPT

基于NLP求解器的大规模SQP算法

SOPLEX 2.2

高性能LP求解器

XA

大规模LP/MIP求解器

XPRESS 28.01

高性能LP/MIP求解器

 

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