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GAMS示例
4 d! s( j J3 X7 ]: I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.
+ Z8 u: L& |# X/ t7 }6 ]' q; C
- T4 C9 ^- O6 K7 z% B) W/ g' m, D9 y& Q
2 S8 M; L' p ]| |
! n% B/ |' z4 ] 代数描述 |
3 |* L; S2 j+ d. i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. ( a3 S& Z! ]2 B% S# a# B& A
指标:
8 ?7 F; D' B [& B i=工厂(plants) j=市场(markets) d# t9 z, g" ~
给定的数据: 4 K6 j* r y0 }/ A# y9 |
=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($/批/千英里) 3 l$ X/ U5 J( W; ]/ S* g
& G7 K/ p6 v0 I$ m
$ ~1 b- z$ O# r7 A" u4 t
) u: E: R, s( X8 s5 u| 距离 | ) h9 T! t# E! F J4 q
|
# [) B3 ]" K g6 y# c9 \) V$ _( u9 l6 d8 m
| |
5 Y- m$ h% T7 ]+ X市场 |
) V/ L5 t I, j) [- @7 \ |
: [: j# ~* i8 ^6 x
8 ?0 c" S: m$ Q) ]( H| 工厂 |
; W& X8 v/ M9 x- G, i" k, jNew York |
# ^3 M: V8 i2 ~2 M0 lChicago | ! [2 K) U" x! f! w/ ~, [
Topeka |
3 g5 N% m4 j" r @: n供应量 |
6 o J, _" a/ U- G4 `$ p7 N9 }7 x/ y% g# A& U/ c* `
| Seattle | * i1 c" \" Y1 R% A
2.5 | 8 H" e V8 c/ G
1.7 |
# Y5 i; Z! K; S0 d# G7 K1.8 |
. C# x# w7 n2 h# \& C5 y350 |
2 Z% l. H0 f# Y5 c$ l% Q* e& R
' g$ n% L! e0 r) C3 l, ?! Z' {3 \5 a| San Diego | - b3 ` h2 f8 W( U; z7 }% o. K
2.5 |
2 G. @. U( A6 C; L2 o H! D1.8 | 9 l5 I+ x9 Z: C6 h( J: h
1.4 |
) c. u% c: {) r+ w600 | 5 `! h3 O2 C$ `2 b; t
6 [0 P. t- I! f+ o' \0 k2 d4 r: s| 需求量 | & v6 ^4 Q. ]' |9 {7 l2 X
325 | 1 k j; R+ g' g: O
300 | - c" X- j4 H$ M. K. r
275 |
7 x9 J- |5 l2 q) U5 U$ N |
5 @: w5 F2 _5 d2 }& H7 d F=每批每千英里的费用$ 5 d0 t" D5 z) A0 _9 q* s; m
决策变量:
- w9 j9 e. V: ]8 }" { =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
0 v/ q5 |# o* d6 z$ F约束:
) \. N! D9 N+ ^; Y4 `' L, w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 6 O, g# [$ z' Z. J2 b8 _, r' e, j
目标函数: O& K1 \/ Q* k! n) i+ n
Minimize (千元) 9 @7 @- a9 M7 O( ~: C6 S( u
' s/ I @# E6 u0 i3 n
/ o7 \7 R C5 F% ^: H
. c# Z$ h+ y5 {% Z% ^8 ^| |
1 I+ U0 Q' D- h" W GAMS模型 | 6 W' S) K3 ^: h3 T/ k" m5 N
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.
* K% t8 r& f2 W& Y3 N
集合(Sets) ' u. z9 R0 i3 q4 x# B- ~* T7 o: B- {
 ! d% Y- U& q+ k& S9 r
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.
/ Y4 `. O5 s; I U参数
1 P* x' T& U: c6 i , ?1 y+ I6 O5 B8 X% p0 W+ V6 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. - T" [/ O G: B* u2 Q: l: A6 `+ H
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.
! s7 A6 k4 y, u+ j" C) Z. b表格 3 a I4 Y: H0 k4 ^4 f- E
 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. / t: @6 l# P9 C! V" e
标量(Scalar) 4 P# m) @2 s2 q$ K4 }3 B) F
 常量能够被声明为标量,它的值是指定的.
7 h1 U% W \" X) k7 z3 b# R7 v
数据处理 # _" z. B& R5 i
 + t$ F! [% M! H9 p! |
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. # t# x1 X: Z9 p+ s Q1 {
变量 . _, J# A* R1 Y+ y5 b3 g

: I0 b) U& N! k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.
! c( M. i8 w, L' [! E" z/ a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). 1 w+ K; K% @2 i3 C- U
目标变量(这里是z)仅被声明,没有指标(index).
. a/ @3 k- D1 i- [, k1 X1 e# H方程式
% ?* ]8 E+ z- m7 V & Q9 |* z& V0 e/ q# O. q/ ~2 `& {& I
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.
7 ~% z9 X. S- |5 \ l0 `=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)
+ |- t: c* U. y; G模型声明 X8 b3 Y) S+ X+ U

/ e; v/ B( e, j+ E4 u. Z+ |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.
, I: K/ e7 @6 ^' l# f% B R求解声明
4 M6 i# `1 |4 n : f8 K' n# N+ s( R5 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. 2 D: U! g6 ]0 l& H) ?9 {8 v
# W+ R( L% L: o: \3 r
+ Z7 s$ f% y" n7 f
2 i$ @6 g1 `3 R! U* [| | 2 Q8 K* `+ d9 b8 {3 Q. n; B% w
GAMS输出报告(部分摘录) | ! G8 c7 Z6 ^$ C* \/ U
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.
' V ^6 ?- z8 V方程式列表
; {, y/ {1 J5 O' l5 r
p0 D" T; c. U- O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 K1 Z* x* ?6 a7 }3 |$ b
列列表
# G) w m B( n$ n8 Z# q* i 5 X% h2 l) m6 g$ p; H: R
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). 4 B, E3 D0 H- \, V. s/ ^) r$ |8 D
3 i1 t: j% F/ X6 q
! f9 v" z" P0 u$ u2 \/ ?. u3 I
5 P1 c- y& ?, ?- n% m+ ^0 z| | 6 I7 A0 N. q2 t0 e) L
求解信息 | . a" Z0 v6 ?* b" C7 R _1 b
 0 X3 j6 S, r6 h c: y( ~
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. 3 V9 ?8 p+ _$ b7 b1 O v% s
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. e O! x4 s6 K8 C# p
解(Solution)
9 C; d7 J" \; }7 ?; w
9 s6 F; \* \( g6 s0 s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. ' |! L8 H4 e% I+ h/ T# B
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. 5 g3 G4 I( H" S
7 K; B, n1 g4 O# s: j& K! S
- U; C! C% T1 }0 j, w$ t, j! z$ ~9 U6 m
1 H0 p8 `5 W3 n& k/ l| | : G# Y6 O& c" ?
参考 |
& f4 n8 A+ T5 b1 u/ kDantzig G. B., Linear Programming and Extensions, Princeton University Press,Princeton, New Jersey, 1963, Chapter 3-3. |