GAMS 28是一款高級(jí)數(shù)學(xué)
建模軟件，幫助用戶在數(shù)學(xué)規(guī)劃以及優(yōu)化方面解決遇到各種線性、非線性問題，從更為廣泛的角度解決復(fù)雜問題。它操作簡單，快速構(gòu)建大型可維護(hù)模型，以數(shù)學(xué)描述非常相似的方式來表達(dá)數(shù)學(xué)模型，讓用戶更好的理解，并掌握模型所表達(dá)的內(nèi)容，從數(shù)學(xué)的角度清晰的分析問題。該軟件除了在數(shù)學(xué)建模方面使用廣泛，同時(shí)也是一款通用建模軟件，專為復(fù)雜的大型建模應(yīng)用程序量身定制，在做任何產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)首先就需要對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行建模，不管是一般的產(chǎn)品還是三維動(dòng)畫的制作都離不開三維建模軟件的使用，一款好的3D建模軟件可以讓我們的設(shè)計(jì)效率提高很多，而且三維建模軟件使用得當(dāng)也影響著模型的最終效果，有些軟件注重的視覺效果，有些軟件注重的是工業(yè)設(shè)計(jì)，如果你是一位模型設(shè)計(jì)師的話，那么使用小編推薦的這款三維建模軟件GAMS 28或許對(duì)你有所幫助。
破解教程
1、下載并解壓GAMS 28破解版壓縮包，運(yùn)行軟件安裝程序，然后依提示進(jìn)行安裝，直到軟件安裝完成（注意：安裝軟件之前請(qǐng)將網(wǎng)絡(luò)關(guān)閉）
2、軟件安裝成功后先不要運(yùn)行打開，然后將Crack文件內(nèi)破解補(bǔ)丁文件復(fù)制到軟件安裝路徑下，并替換安裝路徑下原文件
3、在桌面運(yùn)行打開軟件，進(jìn)入主界面點(diǎn)擊File選擇Options-Licesne，勾選Usealternate license file，選擇剛剛復(fù)制到軟件安裝路徑下的gamslice.txt許可文件即可激活軟件
4、至此，GAMS(高級(jí)數(shù)學(xué)建模軟件) 28破解版成功注冊(cè)激活，用戶可以免費(fèi)使用了
功能模塊
1、BASE?
基礎(chǔ)模型包括語言編輯器和一系列系統(tǒng)：執(zhí)行系統(tǒng)、GAMSIDE (Windows)、系統(tǒng)文檔化、模型庫、轉(zhuǎn)換工具、UNIX和GDX功能、COIN-OR、 MILES、 NLPEC 以及在其他一些低版本中所有模塊。
2、AlphaECP
AlphaECP是MINLP(混合整數(shù)非線性規(guī)劃)求解器，基于擴(kuò)展的截平面(ECP)方法。AlphaEC可以應(yīng)用到一般的MINLP問題和全局最優(yōu)解決方案中，以確保偽凸MINLP問題。
3、BARON
BARON(分支減少優(yōu)化導(dǎo)航)是一個(gè)解決從非凸優(yōu)化問題到全局最優(yōu)化的計(jì)算系統(tǒng)。純粹的連續(xù)非線性規(guī)劃(NLPs)、純整數(shù)和混合整數(shù)非線性規(guī)劃(MINLPs)都可以用BARON來解決。
4、ONOPT
CONOPT跟MINOS以及其他軟件中解決非線性問題的求解器的功能類似。多元非線性求解器的可用性可在增加非線性建模的整體有效性中體現(xiàn)出來。CONOPT是多方法求解器，它和其他的NLP求解器往往相得益彰。如果一個(gè)求解器不能工作，其他的同功能求解器就會(huì)解決這個(gè)模型。如果所有的求解器都不能工作，那就說明這個(gè)模型非常的復(fù)雜，需要手動(dòng)地進(jìn)行建模操作。
5、CPLEX
CPLEX是功能強(qiáng)大的線性規(guī)劃(LP)、混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)、二次約束規(guī)劃(QCP)、二階錐規(guī)劃和混合整數(shù)二次約束規(guī)(MIQCP)求解器。包含了最先進(jìn)的單純和障算法并可以在不同的平臺(tái)上運(yùn)行。
以下算法可以解決LP模型：原始單純形算法、二元單純形算法、網(wǎng)絡(luò)算法、障算法、篩選算法。
CPLEX是運(yùn)行非常穩(wěn)定的LP求解器，默認(rèn)的設(shè)置都能使您得到最優(yōu)的解決方案，如果您想重置算法選項(xiàng)來提高性能，CPLEX可提供一個(gè)選項(xiàng)文件來調(diào)整參數(shù)。
6、DECIS
DECIS可解決大規(guī)模的隨機(jī)規(guī)劃問題，采用Benders分解和利用Monte Carlo抽樣方差減少技術(shù)的重要性采樣或控制變?cè)?。DECIS包含各種策略的解決方案，并能解決大量隨機(jī)參數(shù)的問題。在解決主問題和子問題時(shí)，它可以跟MINOS或CPLEX求解器接口使用。
7、DICOPT
DICOPT是解決MINLP(混合整數(shù)非線性規(guī)劃)模型的框架。DICOPT使用了標(biāo)準(zhǔn)的MIP和NLP求解器可解決由算法產(chǎn)生的MIP和NLP子問題。也就是說如果您要使用DICOPT求解器，您必須要有一個(gè)MIP求解器(CPLEX, XA 或XPRESS)和一個(gè)NLP求解器(CONOPT, MINOS或SNOPT)。
8、GUROBI
GUROBI包含最先進(jìn)的單純線性規(guī)劃(LP)和混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)功能。GUROBI求解器包含共享內(nèi)存并行以及同時(shí)使用任意幾個(gè)處理器和每個(gè)處理器核心數(shù)量的能力。
9、KNITRO
KNITRO可找出有約束或沒有約束的持續(xù)、平穩(wěn)的非線性優(yōu)化問題的解決方案。盡管KNITRO主要用于解決大規(guī)模的一般非線性問題，但也可以解決下面這些光滑優(yōu)化問題：
不受約束
約束限制
等式約束
系統(tǒng)的非線性方程
最小二乘問題
線性規(guī)劃問題（LPs）
二次規(guī)劃問題（QPs）
一般（不平等）的約束問題?
KNITRO功能特征如下：
對(duì)小型和大型的問題提供了有效的解決方案
自由衍生功能，第一衍生和第二衍生選項(xiàng)
內(nèi)點(diǎn)（屏障）和主動(dòng)設(shè)置優(yōu)化
可行和不可行的情況
反復(fù)和直接的方法計(jì)算步驟
KNITRO用最先進(jìn)的內(nèi)點(diǎn)和主動(dòng)設(shè)置方法解決非線性規(guī)劃問題
10、LGO
LGO求解器結(jié)合了全球和區(qū)域范圍的算法，在最小的分析假設(shè)情況下分析和解決復(fù)雜的非線性模型。使用LGO求解器，只需要可計(jì)算的函數(shù)值，不需要梯度或高階信息。LGO可被用于幾種搜索模式，給廣泛的非線性模型提供強(qiáng)大、有效和靈活的求解組合方法。求解組合方法提高了整體方案處理的可靠性。
LGO求解器的功能：
分支定界的全局搜索
全局自適應(yīng)隨機(jī)搜索
多起點(diǎn)全局搜索
精確罰函數(shù)的本地搜索
約束局部優(yōu)化
說明性應(yīng)用領(lǐng)域：先進(jìn)的工程設(shè)計(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和財(cái)政、醫(yī)學(xué)研究和生物技術(shù)、化工和加工工業(yè)、科學(xué)模型。
11、LINDOGlobal
LINDOGlobal可用連續(xù)和離散變量的全局最優(yōu)解決方案處理一般非線性問題。LINDO全局最優(yōu)化程序(GOP)引用了分支切割法把一個(gè)NLP模型切割成一系列子問題。每一個(gè)子問題可被分析成a) 沒有可行的或優(yōu)化的解決方案，b) 可找出一個(gè)優(yōu)化方案，或c)這個(gè)子問題再被切割成兩個(gè)或三個(gè)子問題。
12、MINOS
MINOS是軟件系統(tǒng)中最早的NLP求解器，現(xiàn)在的使用頻率也是最高的。利用模型的稀疏和高效、可靠的下梯度法解決線性約束模型。用線性約束和增強(qiáng)Lagrangia目標(biāo)函數(shù)來重復(fù)解決子問題的方法來解決非線性約束的模型。相對(duì)于另一個(gè)大型的NLP求解器CONOPT所使用的可行的路徑方法來說，重復(fù)的操作表明只有最終的優(yōu)化解決方案對(duì)非線性模型是可行的。MINOS和 CONOPT是相輔相成的，并且引用不同的算法。
13、MOSEK
MOSEK可解決線性、混合整數(shù)線性、凸非線性數(shù)學(xué)優(yōu)化問題。使用非常有效的內(nèi)點(diǎn)算法解決大型線性規(guī)劃。內(nèi)點(diǎn)算法有很多復(fù)雜的求解選項(xiàng)，用戶可以指定給哪個(gè)模型微調(diào)優(yōu)化器。MOSEK能解決涉及非線性錐約束和凸非線性規(guī)劃的廣義線性規(guī)劃，這些問題用MOSEK內(nèi)置的優(yōu)化器就可以解決。MOSEK內(nèi)置的所有優(yōu)化器可解決大型稀疏問題。
現(xiàn)有的優(yōu)化器包含：
連續(xù)問題的內(nèi)點(diǎn)優(yōu)化器
圓錐二次優(yōu)化問題的圓錐內(nèi)點(diǎn)優(yōu)化器
線性問題的單純形優(yōu)化器
基于分支和削減技術(shù)的混合整數(shù)優(yōu)化器
14、MPSGE
MPSGE是一般均衡分析的數(shù)學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)。MPSGE實(shí)際上是一個(gè)函數(shù)庫和Jacobian評(píng)價(jià)系統(tǒng)，可方便AGE模型的制定和分析。MPSGE簡化了模型處理，任何對(duì)這些模型感興趣的經(jīng)濟(jì)學(xué)家都可以訪問AGE模型。另外，解決具體模型問題時(shí)，MPSGE可作為一個(gè)結(jié)構(gòu)框架模型，處理一般均衡模型。MPSGE需要BASE模型，包含MILES MCP 求解器，可選擇性地使用PATH MCP求解器。
15、MSNLP
MSNLP(多起點(diǎn)NLP)是另一個(gè)隨機(jī)搜索算法解決全球優(yōu)化問題。跟OQNLP類似，MSNLP使用一個(gè)點(diǎn)發(fā)生器給本地NLP求解器創(chuàng)建候選起點(diǎn)。算法性能完全取決于起點(diǎn)發(fā)生器。MSNLP實(shí)現(xiàn)一個(gè)發(fā)生器創(chuàng)建均勻分布的點(diǎn)和智能隨機(jī)生成器。這個(gè)生成器可用一個(gè)初步粗搜索在隨機(jī)起點(diǎn)集中的地方定義可能發(fā)生的區(qū)域。兩種智能隨機(jī)變化最近才實(shí)現(xiàn)，一種用于單變量正態(tài)分布，另一種用于三角分布。
MSNLP包含了本地NLP求解器LSGRG，是全局分析包的一部分。
16、OQNLP
OQNLP是連續(xù)變量或離散和連續(xù)變量混合的光滑約束問題的全局優(yōu)化求解器。通過調(diào)用眾多的出發(fā)點(diǎn)，OQNLP提高了所有NLP求解器的可靠性。當(dāng)您用現(xiàn)有的NLP求解器不能解決問題時(shí)，可以試試OQNLP求解器。OQNLP也包含了本地NLP求解器LSGRG，擁有OQNLP許可證的用戶還可以使用MSNLP求解器。
17、PATH
PATH求解器用于MCP模型，基于牛頓理論，這個(gè)強(qiáng)大的技術(shù)結(jié)合眾多有效變量、擴(kuò)展和增強(qiáng)功能。作為軟件的子系統(tǒng)，提供了強(qiáng)大的工具來解決大型和復(fù)雜模型的互補(bǔ)性和平衡建模。PATH 包含了NLP求解器PATHNLP。
18、SBB
SBB是解決混合整數(shù)非線性規(guī)劃(NINLP)模型的求解器。它基于混合整數(shù)線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)分支定界法和軟件已支持的標(biāo)準(zhǔn)NLP求解器。
19、SNOPT
SNOPT是新的大型連續(xù)二次規(guī)劃求解器(SQP)。SNOPT是一個(gè)通用系統(tǒng)，可解決跟變量和約束相關(guān)的優(yōu)化問題。它最大限度地減少一個(gè)線性或非線性函數(shù)接受的變量和稀疏線性或非線性約束邊界。SNOPT適合解決大型線性、二次規(guī)劃、線性約束優(yōu)化以及一般非線性規(guī)劃的問題。SNOPT使用序列二次規(guī)劃(SQP)算法，從二次序列規(guī)劃子問題中獲得搜索方向。如果一些變量進(jìn)入非線性或很多活躍的約束(包含簡單的約束)多到跟變量數(shù)一樣的時(shí)候，SNOPT就是最有效的求解器。
20、XA
XA是線性和混合整數(shù)問題的求解器。
21、XPRESS
XPRESS求解器只有跟軟件建模系統(tǒng)結(jié)合時(shí)才運(yùn)行。XPRESS是一個(gè)多功能、高性能的優(yōu)化系統(tǒng)，結(jié)合了一個(gè)強(qiáng)大的單純LP求解器、一個(gè)整數(shù)規(guī)劃問題的MIP模型和一個(gè)屏障模型， 用最先進(jìn)的內(nèi)點(diǎn)算法解決大型的LP問題。
三大特色
一、專注于建模
Distribution允許其用戶以與其數(shù)學(xué)描述非常相似的方式來表達(dá)數(shù)學(xué)模型?？匆幌逻@個(gè)簡單的例子，它說明了軟件模型的基本結(jié)構(gòu)和特征以及它與數(shù)學(xué)公式的關(guān)系。 軟件教程以更廣泛的方式解釋了相同的模型，或者在我們的某管頻道上查看此視頻。
通過這種方式，軟件讓用戶專注于建模。通過要求簡潔準(zhǔn)確的實(shí)體和關(guān)系規(guī)范來鼓勵(lì)良好的建模習(xí)慣。 軟件語言與通用編程語言正式相似。因此，具有編程經(jīng)驗(yàn)的任何人都熟悉它。但由于該模型的制定方式與其數(shù)學(xué)描述類似，因此不僅可以由程序員理解和維護(hù)，還可以由實(shí)際的領(lǐng)域?qū)＜襾砝斫夂途S護(hù)。 專注于建模師，并允許他自己做所有相關(guān)的事情。
聲明性和程序性元素的平衡組合允許構(gòu)建復(fù)雜的算法，甚至在軟件中實(shí)現(xiàn)分解方法。這對(duì)于解決通常伴隨性能問題的異常問題的模型尤為重要。
二、有所作為的設(shè)計(jì)原則
1、“我們努力適應(yīng)，而不是接管?！?br />專注于其核心競爭力：使用戶能夠構(gòu)建可讀，可維護(hù)的模型，并通過隨時(shí)隨地提供的最佳解算器解決這些問題。我們的開放式架構(gòu)和眾多數(shù)據(jù)接口可與外部系統(tǒng)無縫通信。
模型，求解器，數(shù)據(jù)，平臺(tái)和用戶界面分離在獨(dú)立的層中，可以輕松切換求解器，使用多個(gè)數(shù)據(jù)集，在多個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行，以及將軟件集成到現(xiàn)有的應(yīng)用程序，結(jié)構(gòu)和工作流中。
2、模型與求解器的獨(dú)立性
我們提供超過25個(gè)解決方案的極其廣泛和多樣化的投資組合，包括所有預(yù)期的商業(yè)解決方案。
LP / MIP / QCP / MIQCP：CPLEX，GUROBI，MOSEK，XPRESS
NLP：CONOPT，IPOPTH，KNITRO，MINOS，SNOPT
MINLP：ALPHAECP，ANTIGONE，BARON，DICOPT，OQNLP，SBB
混合互補(bǔ)問題（MCP），具有平衡約束的數(shù)學(xué)程序（MPEC）和約束非線性系統(tǒng)（CNS）的求解器
每個(gè)軟件系統(tǒng)捆綁的免費(fèi)替代品（例如BONMIN（MINLP），CBC（LP，MIP），COUENNE（MINLP），IPOPT（NLP）;學(xué)術(shù)許可證也包括SCIP和SOPLEX
有關(guān)可用求解器的完整列表，請(qǐng)參閱我們的文檔或價(jià)目表。
選擇要使用的求解器很簡單 - 只需更改一行代碼或調(diào)整一個(gè)選項(xiàng)設(shè)置即可。無需重新實(shí)現(xiàn)任何內(nèi)容以便比較求解器性能或查看可能的改進(jìn)。同樣，您可以在模型類型（例如線性和非線性）之間輕松切換，因此可以輕松地嘗試不同的配方。
使用軟件，您可以獲得適用于各種模型類型和求解器的環(huán)境。
3、模型和數(shù)據(jù)的獨(dú)立性
您可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)編寫模型，并包括來自多種不同來源的數(shù)據(jù)，從純ASCII到Excel或Access以及許多其他來源，例如使用GDX（Data eXchange）文件格式。
GDX文件是存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)符號(hào)（例如集合，參數(shù)變量和方程式）的值的文件。 GDX文件可用于為模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，顯示模型的結(jié)果，使用不同參數(shù)存儲(chǔ)相同模型的結(jié)果等.GDX文件不存儲(chǔ)模型公式或可執(zhí)行語句。
GDX文件是可在不同平臺(tái)之間移植的二進(jìn)制文件。
視頻和Excel - 使用GDX在我們的某管頻道上傳輸數(shù)據(jù)說明了這一點(diǎn)。
4、模型和平臺(tái)的獨(dú)立性
模型在平臺(tái)之間完全可移植 - 只需編寫一次，隨處運(yùn)行。
可在Windows，Linux，Mac OS X，SOLARIS，Sparc Solaris和IBM Power AIX上運(yùn)行。
5、模型和用戶界面的獨(dú)立性
面向?qū)ο蟮腁PI允許通過為與軟件的交互提供適當(dāng)?shù)念?，將軟件無縫集成到應(yīng)用程序中。面向?qū)ο蟮腁PI的三個(gè)版本：.NET，Java和Python與.NET框架4（Visual Studio 2010），Java SE 5及更高版本以及Python 3.4,2.7和2.6相關(guān)。
除了面向?qū)ο蟮腁PI之外，還有專家級(jí)（或低級(jí)）API，其使用需要軟件組件庫的高級(jí)知識(shí)。有關(guān)API的更多信息，請(qǐng)參閱我們的文檔。
除了API之外，還提供到MS Excel，MatLab或R等應(yīng)用程序的智能鏈接。通過這些，用戶可以繼續(xù)在他的高效工具環(huán)境中工作，同時(shí)應(yīng)用程序通過API訪問軟件的所有優(yōu)化功能。這允許例如模型數(shù)據(jù)的可視化和分析以及應(yīng)用中的結(jié)果。
三、龐大的全球用戶社區(qū)
被120多個(gè)國家的跨國公司，大學(xué)，研究機(jī)構(gòu)和政府用于許多不同領(lǐng)域，包括能源和化學(xué)工業(yè)，用于經(jīng)濟(jì)建模，農(nóng)業(yè)規(guī)劃或制造業(yè)。
應(yīng)用亮點(diǎn)
1、模型和數(shù)據(jù)的獨(dú)立性
可以獨(dú)立于數(shù)據(jù)編寫模型，并包括來自多種不同來源的數(shù)據(jù)，從純ASCII到Excel或Access以及許多其他來源，例如使用GDX（Data eXchange）文件格式。
2、GDX文件是存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)符號(hào)（例如集合，參數(shù)變量和方程式）的值的文件。 GDX文件可用于為模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，顯示模型的結(jié)果，使用不同參數(shù)存儲(chǔ)相同模型的結(jié)果等.GDX文件不存儲(chǔ)模型公式或可執(zhí)行語句。GDX文件是可在不同平臺(tái)之間移植的二進(jìn)制文件。
3、模型和平臺(tái)的獨(dú)立性
模型在平臺(tái)之間完全可移植 – 只需編寫一次，隨處運(yùn)行?？稍赪indows，Linux，Mac OS X，SOLARIS，Sparc Solaris和IBM Power AIX上運(yùn)行。
4、模型和用戶界面的獨(dú)立性
面向?qū)ο蟮腁PI允許通過為與軟件的交互提供適當(dāng)?shù)念?，將軟件無縫集成到應(yīng)用程序中。面向?qū)ο蟮腁PI的三個(gè)版本：.NET，Java和Python與.NET框架4（Visual Studio 2010），Java SE 5及更高版本以及Python 3.4,2.7和2.6相關(guān)。
模型類型
支持的模型類型相當(dāng)廣泛，包括有LP、MIP及NLPs
LP：線性規(guī)劃
MIP：混合整數(shù)規(guī)劃
NLP：非線性規(guī)劃
MCP：混合互補(bǔ)問題
MPEC：具平衡限制之整數(shù)規(guī)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
0條評(píng)論