gams软件教程 放心购买

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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ASCII到Excel或者Access 以及其他各种来源。比如使用
GDX（GAMS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 Solaris和 IBM Power AIX上运行。

Independence of Model and Data
You can write the model independently of the data, and include data from many different kinds of sources, from plain ASCII to Excel or Access and many others, for example using the GDX (GAMS Data eXchange) file format.

A GDX file is a file that stores the values of one or more GAMS symbols such as sets, parameters variables and equations. GDX files can be used to prepare data for a GAMS model, present results of a GAMS model, store results of the same model using different parameters etc. A GDX file does not store a model formulation or executable statements.

GDX files are binary files that are portable between different platforms.

通过碳捕获和储存来优化应对气候变化
美国的发电部门是二氧化碳排放的主要贡献者。因此，该部门的减排将在应对气候变化的任何协调的二氧化碳减排努力中发挥核心作用。一种可能帮助发电部门应对这一挑战的技术选择是碳捕捉和储存(CCS)。碳捕获技术可以显著减少化石燃料发电厂二氧化碳的大气排放。被捕获的二氧化碳通过管道网络运输并安全储存。这些技术的广泛应用对于显著减少温室气体排放，并为清洁能源组合做出贡献是必要的。但是这种部署既昂贵又耗时，将这种技术应用到网上可能需要20到30年才能实现产业化。
美国能源部在两项目中使用GAMS软件旨在推进碳捕获技术。NETL二氧化碳捕获、运输、利用和储存(CTUS)模型优化了二氧化碳管道和储存基础设施的潜在网络。美国能源部成立的碳捕捉模拟计划（CCSI）旨在使碳捕获技术更容易地用于工业。他们的优化工具集使行业能够快速评估和利用这些新技术。GAMS很自豪能成为碳捕获项目成功的一部分。
分析二氧化碳运输和储存网络
美国能源部使用GAMS分析潜在的二氧化碳减排情况，CCS可能发挥作用，满足排放标准。美国能源部国家能源技术实验室开发的NETL二氧化碳捕获、运输、利用和储存(CTUS)模型都是用GAMS编写的。它通过运输和存储网络的成本小化，通过混合整数规划（MIP）进行优化，评估CO2管道的潜在网络和存储基础设施，以处理从CCS启用的电力部门的捕获和运输二氧化碳的运输和储存。这种类型的问题特别适合用GAMS来处理，因为处理的数据量非常大、解决方案方法、与其他建模平台集成的能力，以及为终整合到更全面的能源经济模型中对时间的严格要求。
到目前为止，CTUS模型已经被集成到国家能源建模系统(NEMS)中，并且也被整合到MARKAL能源模型中。当集成到NEMS作为CTUS子模块时，在能源经济预测中详细描述了碳捕获和存储。通过这个功能，成本可变性和能力约束被引入到能源经济预测中，因为它认为CCS系统是缓解气候变化情景的一种选择。这种能力使在整个预测期内运输和储存的二氧化碳的位置和时间的特定量得以确定。CTUS的一个版本已经被修改，并被纳入美国能源信息管理局(EIA)的NEMS版本，并被用于生产年度能源展望。
CCSI优化工具集
碳捕获模拟倡议的目标是加快碳捕获技术的部署进程。CCSI是由美国能源部在2011成立的，它和国家实验室、工业和学术机构是合伙伙伴的关系。CCSI优化工具集可以帮助工业发展和部署先进的碳捕获和能源相关技术。
新科技的技术和经济表现严重依赖于其设备配置和操作条件。因此，为了对新技术进行严格的筛选和评估，确保使用优流程是很重要的。优化工具确定了潜在的二氧化碳捕获过程的佳设备配置和操作条件，这样就大大降低了实施过程中涉及的成本、时间和风险。
CCSI研究小组已经开发了两种高级优化功能，作为其不确定性和替代工具(FOQUS)的优化和量化框架的一部分。两种功能都使用了GAMS软件。第一个工具基于严格模型进行同步过程优化和热集成。热集成问题在GAMS中用LPs和MIPs来建模，并用CPLEX求解器来解决。另一个工具优化了二氧化碳捕获系统的设计和操作。碳捕获系统被表达为一种MINLP模型，在GAMS中用DICOPT或BARON求解器来解决。通过确定二氧化碳捕获过程的佳配置和条件，这些CCSI优化工具允许更有效地对未来技术的材料和概念进行筛选。


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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。看一下这些例子就能说明GAMS模型
的基本结构和特征以及与数学表达式的关系。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。

LGO
LINDO 10.0
LINDOGLOBAL 10.0
LINGO
LOCALSOLVER 6.0
LS
MILES
MINOS
MOSEK 8
MSNLP
NLPEC
OQNLP
OsiCplex
OsiGurobi
OsiMosek
OsiXpress
PATHNLP
PATH
PYOMO
SBB
SCIP 3.2
SNOPT
SOPLEX 2.2
XA
XPRESS 28.01
全局--局部非线性优化求解套件
随机求解器，包括一个无限制版本的LINDOGLOBAL
成熟全局解决方案的MINLP求解器
在LINGO模型系统中使用求解器求解GAMS模型的链接
混合邻域搜索算法
GAMS线性回归求解器
MCP求解器
NLP求解器
大型LP/MIP加锥凸非线性规划系统
全局优化的多启动方法
使用其他GAMS NLP求解器把MPEC转换成NLP
全局优化的多头启动方法
Bare-Bone与CPLEX连接
Bare-Bone 与Gurobi连接
Bare-Bone
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