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GAMS支持的模型类型GAMS能够以问题类别或模型类型的许多不同类型公式化模型。 通常,求解器将能够求解(即接受输入)多个模型类型。 求解器/模型类型矩阵显示了哪个求解器能够处理哪种模型类型: GAMS支持下列基本的模型类型:
求解器/模型类型矩阵显示求解器能求解的模型类型.
*确定性全局求解器 选择求解器时,在考虑列出的求解器模型类型功能时应作出一些判断-相同的功能“复选框”并不意味着功能或适用性相等。 例如,一个假定的求解器WeOpt设计为求解MINLP模型。 由于问题类别MINLP包括NLP,MIP和LP作为子类别,因此求解器WeOpt也可以包含这些功能。 如果WeOpt在NLP模型上也表现出色,那么它将包括该功能。 但是,如果它根本不能作为MIP或LP求解器使用,我们将选择在WeOpt的功能列表中不包括MIP和LP。 在这种情况下,您始终可以使用更通用的模型类型进行求解(例如,将LP模型作为NLP求解,因此可以使用WeOpt),但WeOpt不会将自己宣传为LP求解器。 由于WeOpt求解器甚至无法识别MCP或MPEC模型,因此我们不包含这些功能。 求解器中存在其他差异,这些差异难以量化或无法通过所示能力表捕获。 例如,对于非凸NLP或QCP模型,一个求解器可能只寻找一阶固定点,另一个求解器寻找局部解,第三个求解器使用散点搜索或类似的搜索试探法寻找局部解,第四个求解器可以为全局最优进行真正的全局搜索。 求解器的相对优点(通常仅通过速度来衡量)是相当大的基准测试活动和讨论的主题。 GAMS销售团队可以帮助您回答有关求解器功能的问题。 我们还提供免费的评估许可证,以帮助您确定最适合您的模型的求解器。
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