GAMS 作業研究軟體

針對數學規劃的高階建模系統

語言編輯器近似於其他常用的程式語言
模型可以完全由一個平台攜帶至另一個平台
透過簡單的操作模式，GAMS排除了許多技術性問題

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分類: 數值分析, 研究分析軟體標籤: GAMS , 作業研究, 線性規劃

描述

本影片經由 GAMS 提供並同意轉載，非經同意請勿任意轉載及下載。

排除技術性問題模型和用戶介面獨立

GAMS為General Algebraic Modeling Systems的縮寫，透過簡單的操作模式，GAMS排除了許多技術性問題，讓使用者能專心於模組的建立。其語言編輯器近似於其他常用的程式語言，讓更多的使用者能受惠於GAMS。在使用過程中，運算資料可以經由常用的表格載入、清晰的模組架構讓使用者可以隨時重複利用之前撰寫的模組，進行代數符號的修改。GAMS亦可以對包含時間序列的動態模組進行運算。

模型和用戶界面的獨立性

(1) GAMS面向對象的API允許將GAMS無縫集成到應用程序中，為GAMS的交互提供適當的類。面向對象的GAMS API的三個版本：.NET，Java和Python與.NET框架4（Visual Studio 2010），Java SE 5及以上版本以及Python 3.4,2.7和2.6相關。
(2) 除了面向對象的GAMS API之外，還有專家級（或低級）GAMS API，其使用需要對GAMS組件庫的高級知識。有關API的更多信息，請參閱我們的文檔。
(3) 除了API之外，GAMS提供到MS Excel，MatLab或R等應用程序的智能鏈接。通過這些，用戶可以繼續在他的生產工具環境中工作，同時應用程序通過API訪問GAMS的所有優化功能。這允許例如在(4) 應用程序中可視化和分析模型數據和結果。

簡單操作處理複雜技術性問題

專注於建模者

(1) GAMS允許其用戶以與其數學描述非常相似的方式來形成數學模型。看一下這個簡單的例子，說明了GAMS模型的基本結構和特徵，以及它與數學公式的關係。GAMS教程以更廣泛的方式解釋相同的模型，或者在我們的YouTube頻道上查看此視頻。

(2) 通過這一點，GAMS讓用戶專注於建模。 GAMS通過要求對實體和關係進行簡明明確的規範，鼓勵良好的建模習慣。 GAMS語言與通用編程語言正式類似。因此，任何有編程經驗的人都很熟悉。但是，由於該模型是以類似於其數學描述的方式製定的，所以它不僅可以由程序員來理解和維護，而且可以由實際的領域專家來理解和維護。 GAMS專注於建模者，並允許他自己做所有相關的事情。

(3) 聲明和程序元素的平衡組合允許構建複雜算法，甚至在GAMS中實現分解方法。這對於解決異常問題的模型尤其重要，這通常伴隨著性能問題。

(4) 差異化設計原則模型和數據的獨立性

有差異的設計原則

GAMS專注於其核心競爭力：使用戶能夠構建可讀，可維護的模型，並通過任何可用的最佳解決方案來解決這些問題。我們的開放架構和提供的許多數據接口允許與外部系統的無縫通信。
模型、求解器、數據、平台和用戶界面分開獨立，可以輕鬆切換求解器，使用多個數據集，在多個平台上運行，並將GAMS集成到現有的應用程序，結構和工作流程中。

模型和數據的獨立性

(1) 您可以獨立於數據編寫模型，並包括許多不同類型的數據源，從普通ASCII到Excel或Access等等，例如使用GDX（GAMS Data eXchange）文件格式。
(2) GDX文件是存儲一個或多個GAMS符號的值的文件，例如集合、參數變量和等式。 GDX文件可用於為GAMS模型準備數據，顯示GAMS模型的結果，使用不同參數等存儲同一模型的結果。GDX文件不存儲模型公式或可執行語句。
(3) GDX文件是可在不同平台之間移植的二進製文件。

系統需求

Windows,Linux, and other UNIX operating systems
(AIX, Tru64Unix, HPUX, SGI, Solaris)

補充說明

支援的模型類型：GAMS支援的模型類型相當廣泛，包括有LP、MIP及NLPs

LP：線性規劃
MIP：混合整數規劃
NLP：非線性規劃
MCP：混合互補問題
MPEC：具平衡限制之整數規劃
CNS：Constrained Nonlinear Systems
DNLP：Non-Linear Programming with Discontinuous Derivatives
MINLP：Mixed-Integer Non-Linear Programming
QCP：Quadratically Constrained Programs
MIQCP：Mixed Integer Quadratically Constrained Programs

適用對象

1. 學術研究與博士級研究人員：需要建構複雜數學模型進行最佳化分析，GAMS 提供直覺化的代數建模語言（AML），可快速將理論模型轉化為可執行程式，大幅降低建模門檻。
2. 能源與電力系統規劃單位：面對電網調度、能源配置與碳排放最佳化等高維度問題，GAMS 支援多種求解器（如 CPLEX、Gurobi）串接，適合處理大規模混合整數規劃問題。
3. 供應鏈與物流管理專業人士：需針對生產排程、庫存配置或運輸路徑進行最佳化決策，GAMS 的彈性建模架構可快速因應不同產業的業務邏輯與限制條件。

核心使用情境

【場景：學術論文建模】某大學工業工程系研究生正在撰寫有關多目標資源分配的博士論文，需要建構包含數百個決策變數與限制式的混合整數規劃模型。透過 GAMS 的代數建模語言，研究生得以清晰描述目標函數與約束條件，並直接串接 BARON 或 CONOPT 等求解器進行運算，最終在截稿前順利完成數值實驗與靈敏度分析，論文結果獲得國際期刊接受。
【場景：電力市場最佳調度】某電力公司的系統規劃部門需每日針對再生能源發電量波動、尖峰負載需求與備轉容量限制，進行電力調度最佳化。導入 GAMS 後，工程師將調度問題建構為大規模線性規劃模型，並透過 CPLEX 求解器在數分鐘內完成運算，取代原有耗時的人工試算流程，顯著提升調度決策的精確度與應變速度。
【場景：全球供應鏈網絡設計】一家跨國製造企業面臨工廠選址、倉儲布局與配送路徑的多層次決策挑戰，需同時考量運輸成本、關稅結構與需求不確定性。透過 GAMS 建立隨機規劃模型，供應鏈分析團隊得以系統性評估不同情境下的最佳網絡配置，並將分析結果直接提供給高層作為全球布局的決策依據，協助企業在成本與服務水準之間取得最佳平衡。