GAMS - 通用建模软件
GAMS 是面向数学优化、均衡建模和决策分析的通用代数建模系统，可用于把复杂业务、工程、经济和科研问题表达为可求解的数学模型。
GAMS 以代数方式描述模型结构，用户可通过集合、参数、变量和方程定义问题，再调用相应求解器完成计算。模型逻辑、输入数据和求解器选择相互分离，便于在不同场景、数据集和求解器之间复用同一套模型表达。
软件适用于线性规划、混合整数规划、非线性规划、混合整数非线性规划、互补问题、随机优化和其他数学优化任务，常用于能源系统、供应链、交通运输、贸易政策、资源配置、金融决策、工业生产计划和教育科研等方向。
核心建模能力
代数化模型表达
使用接近数学公式的方式描述决策变量、目标函数和约束条件，使模型结构更便于阅读、检查和维护。
数据与模型分离
集合、参数、表格和外部数据可与模型公式分开管理，同一模型逻辑可用于不同情景和不同输入数据。
求解器切换
可在不重写模型公式的情况下选择不同求解器，适配线性、整数、非线性、互补和随机优化等问题类型。
较大规模模型
索引化表达可自动展开为较大模型实例，适合处理包含大量变量、约束和情景数据的优化应用。
结果检查与报告
建模、求解和结果查看可在同一工作流中完成，并可结合数据交换、报告输出和后续分析流程。
跨平台工作流
GAMS 可用于 Windows、Linux 和 macOS 等常见平台，便于模型在不同计算环境中迁移和协作。
建模工作流程
定义结构：通过集合和索引描述地区、工厂、市场、时间、技术路线、产品类别等模型维度。
输入数据：使用参数、表格和外部数据文件管理容量、成本、需求、资源、价格、排放因子等输入。
建立模型：用变量和方程表达决策、目标和约束，例如产量、运输量、投资量、库存、能耗、碳排放或预算限制。
求解与分析：选择模型类型和求解器后运行计算，并查看目标值、变量结果、约束状态和不同情景之间的差异。
示例模型结构
Sets
i plants
j markets ;
Parameters
a(i) plant capacity
b(j) market demand
c(i,j) transport cost ;
Variables
x(i,j) shipment quantity
z total cost ;
Equations
cost
supply(i)
demand(j) ;
cost .. z =e= sum((i,j), c(i,j) * x(i,j));
supply(i) .. sum(j, x(i,j)) =l= a(i);
demand(j) .. sum(i, x(i,j)) =g= b(j);
生态与扩展方向
以下内容用于说明 GAMS 相关生态方向，并不代表订购 GAMS 后默认包含所有组件。实际授权范围、部署方式和可采购内容，请以具体报价和授权方案为准。
GAMS Language
核心建模语言与建模环境，用于表达优化问题、连接数据、选择求解器并生成计算结果。
Python 工作流
GAMSPy 可将 GAMS 的建模概念带入 Python 工作流，适合与数据分析、脚本处理和自动化流程结合。具体授权内容需按项目确认。
交互式应用
GAMS MIRO 可将 GAMS 或 GAMSPy 模型转为面向用户的交互式应用，用于数据输入、场景运行、结果对比和图表展示。是否配置可按需求确认。
集中运行与部署
GAMS Engine 面向团队和部署场景，可集中提交、排队、运行和管理优化任务。适合需要服务器或云端执行的项目。
适用场景
能源与资源规划
用于能源系统、发电组合、碳减排路径、储能配置、资源分配和长期规划模型。
供应链与生产计划
用于运输路径、库存、工厂产能、采购、排产、网络设计和成本约束下的优化分析。
经济与政策模型
用于贸易政策、一般均衡模型、投入产出分析、价格机制、福利变化和区域经济情景研究。
教育与科研建模
适合运筹学、管理科学、经济学、工程优化和应用数学课程中的模型教学与研究项目。
文档与资源
GAMS 提供语言用户指南、求解器说明、模型库和示例资源，便于用户学习集合、参数、变量、方程、数据处理、模型执行和报告输出等工作流程。模型库中的示例覆盖多个行业和数学结构，可作为学习与项目建模的参考。
服务支持
可提供 GAMS 正版授权采购、授权代理服务、软件报价咨询、求解器与授权选型建议、安装部署协助、定制培训、授权续费和售后技术支持服务。
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