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

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
      1. 静态集合
      2. 多重集合
      3. 动态集合
      4. 有序集合(SOS1、SOS2)
  • 录入参数Parameter
      1. 一般标量
      2. 索引参数
      3. 表格参数
      4. 数据导入(Excel表格数据)
      5. 参数赋值
  • 设置变量Variable
      1. 一般标量
      2. 索引参数
      3. 表格参数
      4. 数据导入(Excel表格数据)
      5. 参数赋值

  • 构建方程Equation
      1. 方程定义
      2. 方程关系符
      3. 函数和运算表达
      4. 标量方程
      5. 索引方程
      6. 条件方程(条件控制$)
  • 计算模型Model solve
      1. 模型的分类和求解
      2. 计算参数设置(Options)
      3. 求解器(Solver)的比较分析与选择
  • 展示结果Display
      1. 变量结果展示
      2. 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

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