GAMS安装和介绍；基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析

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优化分析是在多个领域中都需要解决的关键问题，通常的步骤包括：构建模型、编写算法和执行计算。常见的问题类别有线性规划、非线性规划、混合整数规划、混合整数非线性规划和二次规划等，常用的优化技术涵盖了人工智能算法及内点法等数学优化策略。编写算法是一个较为繁琐的过程，特别是对于规模大且复杂的优化挑战，同一种算法在处理不同问题时的参数调整和架构修改相对不够便捷。而GAMS作为一种功能全面的通用代数建模软件，能够简化复杂性，减少对繁琐算法编写的依赖，使用户更多地关注模型本身而非算法细节，为各类优化难题提供极大的便利。

第一章 典型优化模型、算法讲解和基于GAMS进行优化分析的优势

1. 典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等）
2. 人工智能算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等）
3. 数学优化方法（分支定界法、动态规划、拉格朗日松弛、内点法、奔得斯分解等）
4. 基于GAMS进行数学建模和优化分析的优点

第二章 GAMS安装与界面

1. GAMS安装
2. 文件功能
3. 编辑功能
4. 搜索功能
5. 窗口功能
6. 模型库
7. 帮助功能

第三章 GAMS程序编写【讲解+实践操作】

1. 模型组成部分
2. 编程准则
3. 创建集合Set
   • 静态集合
   • 多重集合
   • 动态集合
   • 有序集合（SOS1、SOS2）
4. 输入参数Parameter
   • 普通标量
   • 索引参数
   • 表格参数
   • 数据导入（Excel表数据）
   • 参数赋值
5. 设定变量Variable
   • 普通标量
   • 索引参数
   • 表格参数
   • 数据导入（Excel表数据）
   • 参数赋值
6. 构造方程Equation
   • 方程定义
   • 方程关系符号
   • 函数与运算表达式
   • 标量方程
   • 索引方程
   • 条件方程（条件控制$）
7. 计算模型Model solve
   • 模型分类与求解
   • 计算参数设置（Options）
   • 求解器(Solver)的分析对比及选择
8. 展示结果Display
   • 变量结果显示
   • 参数显示
9. 一般实例演示

第四章 GAMS程序调试【讲解+实践操作】

1. 查看计算日志
2. 分析求解报告
3. 程序调试技巧

第五章 实际应用实例与经验分享

1. 基于GAMS的优化案例分享
2. 常用表达式注意事项
3. 属性修改的其他方式
4. 其他软件调用GAMS的方法

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关键词：gams 数学建模 AMS GAM Parameter