模型與求解的獨立性
我們提供了超過25個解算器,包括所有預期的商業解決方案的非常廣泛和多樣化的組合。
■ LP / MIP / QCP / MIQCP:CPLEX,GUROBI,MOSEK,XPRESS
■ NLP:CONOPT,IPOPTH,KNITRO,MINOS,SNOPT
■ MINLP:ALPHAECP,ANTIGONE,BARON,DICOPT,OQNLP,SBB
■ 求解混合互補問題(MCP),具有平衡約束的數學程式(MPEC)和約束非線性系統(CNS)
■ 免費的替代品與每個GAMS系統捆綁(如BONMIN(MINLP),CBC(LP,MIP),COUENNE(MINLP),IPOPT(NLP)); SCIP和SOPLEX
選擇求解器使用很簡單 - 只需更改一行代碼或調整一個選項設置即可。不需要重新實現任何東西來比較求解器的性能,或者看看有什麼改進是可能的。同樣地,您可以輕鬆地在模型類型(例如線性和非線性)之間進行切換,因此使用不同的配方進行實驗很容易。 借助GAMS,您可以獲得廣泛的模型類型和求解器的一個環境。
模型與數據的獨立性
您可以獨立於數據編寫模型,並且包含來自多種不同來源的數據,從純ASCII到Excel或Access以及其他許多數據源,例如使用GDX(GAMS Data X
change)檔案格式。 GDX檔是存儲一個或多個GAMS符號(如集合,參數變量和方程)的值的文件。GDX檔可用於為GAMS模型準備數據,呈現GAMS模型的結果,使用不同參數存儲相同模型的結果等.DGX檔不存儲模型公式或可執行語句。 GDX檔是在不同平臺之間可轉移的二進製文件。
模型與平臺的獨立性
模型在平臺之間是完全可轉移的 - 只需編寫一次,隨處都可以運行 GAMS可在Windows,Linux,Mac OS X,SOLARIS,Sparc Solaris和IBM Power AIX上運行。
模型和用戶介面的獨立性
GAMS面向對象的API讓使用提供與GAMS交互的適當類來將GAMS相容整合到應用程式中。面向對象的GAMS API的三個版本:.NET,Java和Python與.NET framework 4(Visual Studio
2010),Java SE 5以及相應的Python 3.4,2.7 和 2.6一起工作。
除了面向對象的GAMS API之外,還有專家級(或一般)的GAMS API,其使用需要GAMS組件庫的高級知識。有關API的更多資訊,請參閱我們的文檔 。
除了API之外,GAMS還提供與MS Excel,MatLab或R等應用程式的智慧鏈接。使用這些,用戶可以繼續在高效的工具環境中工作,而應用程式則使用API訪問GAMS的所有優化功能。這讓例如模型數據的可視化和分析以及應用中的結果。