基于通用优化软件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。本课程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、算法讲解和 基于GAMS进行优化分析的优越性	典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等） 人工智能算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等） 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	GAMS安装 File功能 Edit功能 Search功能 Windows功能 Model Libraries模型库 Help功能
第三章 GAMS程序编写 【讲解+实践操作】	模型构成 编程原则 建立集合Set 静态集合 多重集合 动态集合 有序集合（SOS1、SOS2） 录入参数Parameter 一般标量 索引参数 表格参数 数据导入（Excel表格数据） 参数赋值 设置变量Variable 一般标量 索引参数 表格参数 数据导入（Excel表格数据） 参数赋值 构建方程Equation 方程定义 方程关系符 函数和运算表达 标量方程 索引方程 条件方程（条件控制$） 计算模型Model solve 模型的分类和求解 计算参数设置（Options） 求解器(Solver)的比较分析与选择 展示结果Display 变量结果展示 参数展示 一般算例演示
第四章 GAMS程序调试 【讲解+实践操作】	查看计算日志 分析求解报告 程序调试方法
第五章 实际应用算例与经验分享	基于GAMS的优化实例分享 常用表达式注意事项 属性修改的其他方法 其他软件调用GAMS

原文：【视频教程】基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析