【教学方案】基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析
基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析
全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群
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前言
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。GAMS是一个通用优化软件,因此课程内容适合各领域从事优化研究的工作者,有助于各领域研究人员高效处理该领域内各类复杂的优化问题。
教学特色
2、技巧方法讲解,提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放;
3、与项目案例相结合,更好的对接实际工作应用;
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑。
培训费用
费用:1500元【最高享受7.5折优惠】
【学生按要求可申请会员优惠】
发票可开具:培训费、会议费、资料费等,配有盖章文件,用于学员报销使用
课程详情
一、典型优化模型(LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等)
二、人工智能算法(遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等)
三、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)
四、基于GAMS进行数学建模和优化分析的优势
一、GAMS安装
二、File功能
三、Edit功能
四、Search功能
五、Windows功能
六、Model Libraries模型库
七、Help功能
一、模型构成
二、编程原则
三、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)
四、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
五、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
六、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$)
七、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
八、展示结果Display
1.变量结果展示
2.参数展示
九、一般算例演示
一、查看计算日志
二、分析求解报告
三、程序调试方法
一、基于GAMS的优化实例分享
二、常用表达式注意事项
三、属性修改的其他方法
四、其他软件调用GAMS
学时证书
参加培训的学员可以获得《GAMS优化分析技术》专业技术证书及学时证明,网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址:www.aishangyanxiu.com
报名方式
详细报名流程,请联系课程负责人
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