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GAMS示例——运输问题 【代码及演算过程】

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    发表于 2009-11-14 04:27 |只看该作者 |倒序浏览
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    GAMS示例

    , }% x& _! [) N/ k9 {- F% d

    下面这个问题主要是用来举例说明GAMS是如何让您以一种自然的方式建立模型.GAMS能够处理大的多和高度复杂的问题.在这里只展示了GAMS的很少一部分的基本特征.

    + y' E- T; @) M1 v: } $ T9 r# F" Q- m/ D! O. N1 ~8 [9 K7 R' T5 l' x8 ?! ?2 t: v$ b. q. D, Y3 z9 n# _ Z& U; [% ]/ h. @5 Q( D6 V3 K: T+ b" M
       代数描述
    - ?/ X, y0 e: @4 Y, Z9 Z3 x, n1 ]

    下面是问题的标准的代数描述,这是用来最小化把货物从2个工厂运输到3个市场的费用.受约束于供需约束.

    $ g7 J1 G1 W: i/ \

    指标:

    $ c4 _: _2 ~- m T% \4 y

     i=工厂(plants)
    j=市场(markets)

    4 l9 s' P5 I! V) {

    给定的数据:

    % M- K7 |) x% {

    =在工厂i日常供应量(批数cases)
    =在市场j的日常需求量(批数cases)
    =在工厂i和市场j之间的距离(千英里)
    =在工厂i和市场j之间每单位的运输费用($/批/千英里)

    4 H N# ?9 _1 [6 S" Q5 N2 h+ j" O% M" o3 ~9 y# o9 k+ _ \7 o! ~9 F5 e3 |( [0 a( ~) p. \% U; A1 F1 p b% j h: n. I9 O: y. t. y) N$ Q2 C* z/ \: a, Z( S% P8 q# f( T; E/ y) o! X2 a: r3 I4 G3 \; l* X% n. H, X5 q+ }+ |* K: j. b7 K: G( h2 j: \% C6 }7 Z5 R/ q2 {; r9 F1 C0 S u: _, J9 r r) J" v0 p( h) h) u1 N7 F- k! S6 U- B8 Z' ^# q+ p4 N3 w) B8 T9 M6 v+ J: D9 I/ p- M4 ~1 m/ S a2 B/ ^( ? O# S2 a2 e9 g0 r4 V4 L- z; l! u0 `- Q0 P8 F3 t6 s* f3 Z: H$ v6 y1 a5 N0 n; y9 O: B! I4 [+ o) \+ C D6 W3 I- o0 I& |6 D( Q& r/ O1 Q4 h& X, N4 L: m1 X/ F r% ~ {. p; E) _ a0 o9 M: ^2 F5 ]- l& P) n8 X0 Q; i7 X7 B3 i% x, P. O+ N- c; t9 L5 p+ l! B3 ^# Y, ^' v* Q) D7 Z9 @8 g3 w: f- Y( i1 l+ t0 P* N1 g t# O6 o$ o% ?3 ]7 G& n! l3 q2 ?1 ]8 M1 @8 i2 Q6 k. j6 \4 b2 |6 a* S" R6 @5 Z/ c6 G5 K1 Z
    距离  
      市场  
    工厂 New York Chicago Topeka 供应量
    Seattle 2.5 1.7 1.8 350
    San Diego 2.5 1.8 1.4 600
    需求量 325 300 275  
    4 P* q1 y" D, e( U" O) a& S

     F=每批每千英里的费用$

    ' g; g3 F* H" J& q2 D. N

    决策变量:

    3 o& u {% Q" H3 h) F+ t

    =日常从工厂i运输到市场j的总量(批数cases)
    这里 适用所有i,j

    $ L) ^% [7 S! \8 N

    约束:

    + S1 y) p4 U; i w2 P" x! `5 `

    在工厂i的供应量**(批数cases):适用所有的i
    在市场j的需求量:适用所有的j

    . e$ l& C4 ]7 ^ h/ U4 l# g* t

    目标函数:

    4 E. l* p" P$ R' K1 Q3 p& v

    Minimize (千元)

    ! p3 y: j& c9 h. ?1 B1 ^1 S0 {" b* S6 T( t: u2 H: N& R) j) p- [- d. \) t4 M; S$ }' g, i. Z9 U6 N* G! P2 {/ B6 ^1 M/ Q3 `$ r6 P
       GAMS模型
    " Z$ h3 D4 V$ d* Q# ~

    同样的模型在GAMS中建模.简练的代数描述使得模型高度紧凑,并带有逻辑结构.内部的文档,比如对参数的解释和测量的单位,使得模型很容易读懂.
    : ?/ ~4 V3 ]8 k

    集合(Sets)

    ! k! a0 s% J0 x; L" @1 @" W: @/ Y4 d

    0 f; J, A* b7 R$ r- Z

    GAMS让您以直接的方式指定指标:声明和命名集合(这里是I和J),并列举它们的元素.

    , O+ R9 k. j% Z# x2 @. s1 |9 l

    参数

    ' S- H E0 }+ L& L% E5 @

    ( J7 j$ Y3 `! n" G

    这里的数据输入被作为指标参数A(I)和B(J),值简单的被列出.

    , `9 U) c# D5 g j9 Q: J8 B

    GAMS让您可以在模型的任意位置放置解释性文本(以小写格式显示),当您在开发它时.您的注释自动被结合到输出报告中的合适位置.

    / @. V' ~# g2 \* S& [

    表格

    4 M6 M* J/ u" Z2 T9 V


    数据同样能够以方便的表格形式输入.GAMS让您以数据的基本形式来输入数据-转换是特定的代数化的.

    9 O1 M. i: V+ F# t/ y: H

    标量(Scalar)

    * y9 J7 o: X/ w2 r6 e$ u! m


    常量能够被声明为标量,它的值是指定的. ' |& Q9 t' }, `6 W; P# M3 D; z# c# R* ]

    数据处理

    , U) y# [- i$ w

    1 p4 Q& t, i4 H- ?$ m

    当数据值要被计算前,您首先要声明参数(比如,给它一个符号,随意给它编个指标),然后给它一个代数公式.GAMS将自动进行计算.

    7 v. y. ]8 _( E9 C/ N! f# L9 N( n

    变量

    ! j+ r. l& }8 V! F

    . M0 M, q% s0 W

    决策变量以代数的方式表达,带有特定的指标.从这种常见的形式,GAMS在域中生成变量的每个实例.

    7 U2 O9 B6 P/ H+ e8 k6 v' G8 C

    变量可以被指定为下列类型:任意(FREE),正值(POSITIVE),负值(NEGATIVE),二元(BINARY),或者整数(INTEGER).默认是任意(FREE).

    7 }/ w, b O6 i/ X

    目标变量(这里是z)仅被声明,没有指标(index).

    + e9 O3 i* F, q. f; D

    方程式

    9 F b; d4 B) G0 g) G! w' |

    5 o- l4 I9 J9 ?# ?" j O8 ~

    目标函数和约束方程式首先被通过指定名字来声明.然后它们的概括的算术公式被声明.GAMS现在已经有了足够的信息(从上面的数据输入和从在方程式中指定的算术关系)来自动生成每个单独的约束声明-就像您能在下面的输出报告中看到的.

    # z6 X7 F9 N4 Z6 P2 K

    =E=表示'equal to' (等于)
    =L=表示 'less than or equal to' (小于或等于)
    =G=表示'greater than or equal to' (大于或等于)

    ! N& G7 D; |9 ~! z& `! c8 @9 t

    模型声明

    - s: v' }, x' m! J3 k% n& S

    6 J2 p4 B, T4 O

    模型被指定了一个唯一的名字(这里是TRANSPORT),模型缔造者指定那个方程式应该被包含到这个特别的公式中.在这里我们指定了ALL,也就是说所有的方程式都是模型的一部分.就等于是MODEL TRANSPORT /COST, SUPPLY, DEMAND/ . 这个方程式选择使您能够在单个的GAMS输入文件中以公式表达不同的模型,基于相同或不同的给定数据.

    7 k3 u3 j" ~5 V

    求解声明

    ; x, k9 o6 @! }

    / o0 W$ O9 |, k) I3 C P

    求解声明(1)告诉GAMS那个模型要被求解,(2)选择要使用的求解器(在这里是LP求解器),(3)表明优化方向,或者是求最小值,或者是求最大值.(4)指定目标变量.

    9 B6 d4 v! j+ V. U& M( j! s4 c) X! Q( b% Z3 x7 \5 z6 e% K) U3 o+ A+ G) r' O- k8 P$ g3 A/ a, Y, Q! G4 x3 s! O5 X! ~3 b5 o/ l
       GAMS输出报告(部分摘录)
    . {1 Q. A! k- E: |* _$ h9 d0 G2 f

    完整的GAMS输出报告比下面列出的部分摘录详细的多,包含了更多的帮助用于解释和诊断您的模型.甚至您能够修改输出格式来符合您的特定的需要.

    ) { O h/ }/ B% Q t" _1 l

    方程式列表

    6 S0 k5 p4 I3 ^$ X1 g

    2 f& `+ D3 t$ Q# K

    方程式列表显示从在GAMS输入中指定的分区(block)生成的单独的约束.在GAMS中使用者可以以一种非常紧凑的形式写下被索引的方程式分区(block),这将产生大量的单个方程式.在我们的示例中,我们指定了3个方程式分区,生成了6个单独的方程式.

    4 A4 y7 [6 B/ ?9 U6 j

    列列表

    8 ^8 x' s; |3 L8 m

    9 C+ E P% ? i9 B# H; ^

    列列表提供信息到生成的单独的变量上.变量X(I,J)扩展出6个单独的变量.当许多变量从一个分区中被生成,默认的列表只显示最初的3个(用户可以修改).

    7 l- p3 @) z/ e5 R% v' J; j. K$ ?- x2 ^# s% H& f: m) q+ e5 |% y& h! S3 w# R( q+ ~4 [0 m5 Q; ~4 x# j9 n6 M- w; t B
       求解信息
    + q1 j# f3 ~5 H) R& N' S9 O4 j

    / E1 _- J+ G! J- A

    求解声明将生成模型(单个方程式和对应到特定模型的变量的产物).首先一些关于生成的模型的统计表将会被显示:方程式数,变量和非零元素.

    * V& |* m; {! Y2 a2 R* Q+ g% x

    在求解汇总信息部分,我们看到BDMLP被调用来求解这个模型.BDMLP经过4次反复,耗时0.18秒找到了这个问题的最优解.求解信息下列的消息来自求解器.

    , j4 O5 M8 E( F: n7 D: Z

    解(Solution)

    % I7 c8 y; k( f' z) ]- m/ W% m

    1 F; h: C3 c8 `& F3 |! _

    解被显示在这里.边际值(marginals)对应方程式的重复和变量减少的花费.

    . q4 H7 R" R& `! P& e

    写工具不需要学习一门其它的语言.在GAMS所有的数据处理,模型定义和报告编写都是在一个单独的环境中完成的.

    4 [+ C }5 h5 k- k$ d 1 Y, i$ q' Q) `* v6 b- _" v% V5 M4 G% U |1 c3 ^ v1 z1 _1 q" i# W2 c& m6 O D( v& ~+ t, W! }: d+ n( Z
       参考
    - \% a3 r9 ^) z# {

    Dantzig G. B., Linear Programming and Extensions, Princeton University Press,Princeton, New Jersey, 1963, Chapter 3-3.

    GAMS Example.pdf

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