基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析(GAMS安装和介绍、GAMS程序编写、GAMS程序调试)
基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析实践技术应用专题课程
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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。
第一章、典型优化模型、算法讲解和基于GAMS进行优化分析的优越性
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、其他软件调用GAMS
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
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