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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

    5 H) i! Q8 L1 N X

    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.

    8 F" @6 H; P: ]5 K1 m- k / ?0 p0 F2 J0 V) U& v" F9 I$ ?# W- _" x0 G6 _9 y* E C, u# t7 [4 I8 b. G8 j6 K O, W4 `8 `# Q* q. v
       代数描述
    + `- g2 A9 S: p( c/ c, }

    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.

    , p' p$ Q; x, S( e0 P* s& L

    指标:

    $ K! m! \! p% ^" ?4 {# A D

     i=工厂(plants)
    j=市场(markets)

    : I+ _; X% E- `7 {8 u% S

    给定的数据:

    3 L1 @8 `$ a7 O8 I& P% w% k+ F0 T

    =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)

    2 d' x: w) m: \! l4 y 4 B% I8 Y. |, Y* v3 X4 |! ^+ d0 L9 t4 x y2 p2 S% c: h6 @6 v+ f* l+ q* ~- X: |7 C$ o$ @- q/ ]& [* l8 a& L9 Z: W O8 B* }+ s! {, J7 o: P/ i; {$ Q* o @( Z5 y3 { s! H+ B7 M3 S. M+ s, v4 f0 m6 i H( [$ Y' W( G4 e T2 v6 B% x7 G; @" {/ K4 s, D3 ^6 ]9 p; k2 j+ s! q* l* M& R5 x7 g) e6 k! T' _6 Y0 V f# u; _. B. @3 F. G0 u# J! A. {& d& i, v! c+ x" `% I5 C% |4 O* z$ }4 e& r6 M! v& I3 R" u, z, Z; X3 J& X. n4 \" S, G+ c1 N$ M" k; L" x7 \' g) X: ~ @6 C- M2 e) h+ x, n( z3 f5 w6 I0 y9 i2 S) O" v M! Y. t' W, U4 n6 b- Y5 g/ E) L1 _6 f5 f% l6 C7 T+ u7 l, k( U3 h0 N2 h' t8 g+ |0 {6 d( t( Y3 w) E( \- J3 r! m8 ]" E) u! I2 l, {- D) y) H! O: L7 `8 Q- @6 n( Q, M5 N( z6 h/ L) G& c% w$ ^1 W( ]/ A3 s+ i$ O+ \5 F: |. ^) Z1 [. }; N! W0 \( H& O7 N1 W) u9 ]" I+ n" O. u/ I! F& P2 W, p( q0 i* G; V; n
    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  
    6 R3 K! Y) y4 S8 _; D. @( a

     F=每批每千英里的费用$

    5 Y* D) D( {8 g! c! ]

    决策变量:

    % T6 ]9 H h( L3 C

    =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

    % s5 ^1 b! Q/ A' x

    约束:

    + N& s' x& k% `8 ]" ]- X

    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

    / I/ ]2 ^/ }9 j( h+ E8 i! H

    目标函数:

    ( ]& u' @4 ^( {7 s# {

    Minimize (千元)

    8 r7 y1 j8 B6 c$ ]3 w3 F. @# c# t 8 n1 t- c; R" z2 K. y$ ]$ Q" l' w4 ]. `* ?4 O, i' I& d) H( t# [0 l6 x Q. _3 n' t. v& u: R: d
       GAMS模型
    2 x3 m& w' J; s$ ~! g9 f' G C

    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.
    ' W5 j6 K& Q+ f' W4 A' R, ~( W& [

    集合(Sets)

    * y9 E7 a, R7 R; f. M3 v+ q% E

    7 i% `8 B5 n1 u- s: [" I

    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.

    6 d1 l+ Y; R8 o. n0 O

    参数

    * a) p" t: x! \3 [: Z

    $ M, z' e+ W! A- j

    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.

    0 u# i6 u6 k8 @7 R

    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.

    9 R# I* h" B+ b. @

    表格

    * k! J; P* R8 |( W! c


    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.

    * r* L! z) o0 R# ?) B2 \+ v! \# h

    标量(Scalar)

    ; N: w5 w5 n/ ?: r- W; h- ^


    常量能够被声明为标量,它的值是指定的. r. O$ ^- n5 o( q/ W5 k: Y

    数据处理

    + } N( r7 o; f6 f# i2 e

    4 R [% p# `, s

    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.

    ; i& ?4 N+ Q) m5 W% [3 l- U

    变量

    % t' e/ D# Z# i% C$ a3 E( r4 Z

    # J' _+ X8 h& z" 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.

    ( v* y1 R& b$ T* H# m$ D6 N

    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).

    5 l. |! V" l- f) r% n

    目标变量(这里是z)仅被声明,没有指标(index).

    8 G O( ~0 n+ }

    方程式

    : u/ F% n5 B: J) ? S

    / x. v9 R( c, N f: @' _

    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.

    # s6 L5 y2 P) b

    =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)

    1 g7 y" M( P- M4 Q& S

    模型声明

    ( K" K! F2 a4 G" z' Q; ~/ P1 Y

    " j' d# J6 F, D1 I6 y1 x ~

    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.

    4 S+ Y* x1 f. f8 i) U1 a

    求解声明

    " k k/ R7 e! v

    7 n" x* S1 f9 o; R! q# a

    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.

    ! F' H* L4 M5 v# v% Q$ i; x1 E2 A5 [9 m5 ]. W0 p* ~4 U* B$ j- Q. J& J3 R" C! i* [+ h& v7 M. o- ?3 x% `/ r: n' |1 f
       GAMS输出报告(部分摘录)
    + G* Z2 u3 A" b

    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.

    1 p3 N1 Z' I6 ^: W8 h

    方程式列表

    - H6 J9 W6 K" J7 V

    % Z S! a/ l# M; L Z

    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.

    - x( c( s1 O. O& `! y2 q9 N

    列列表

    $ u: N! w) a- P' V

    6 I& S( \/ L% N2 U

    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).

    & r: H# h$ s( J+ g Y: ~# a# d8 }) c! C" q; ?1 x/ L: T. O& B! c7 ~0 t$ o3 z3 [- Q6 p! Z t/ c8 _! ^8 v! }- K: x0 n/ x- q. R" M7 O" h, x
       求解信息
    2 Q9 ^+ t+ F4 B% Z, _ A* ]( [; h

    " h0 a9 \) E6 V' P3 m7 g

    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.

    9 C0 L& t6 p% j* u+ C+ {

    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.

    " x) _/ }0 I/ B1 T! `

    解(Solution)

    # k* T4 H* W* Z- c1 M- ?) b$ g

    ) I) l4 i- Z. B/ l; d7 m

    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.

    3 V4 k2 L* j. w/ E2 @

    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.

    , [8 p, Z$ O0 P0 v$ `: y( m8 L m8 _% `) D5 `! y$ W" [ W, f: t3 K7 o5 C$ q) X" @7 ^3 A' ^! x; k* `/ n; q
       参考
    - k, `' Y4 i! V5 H |

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

    GAMS Example.pdf

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