伽马

通用代数建模系统(GAMS)是专门为线性、非线性和混合整数优化问题而设计的。该系统在处理大型复杂问题时尤其有用。GAMS可用于个人计算机、工作站、大型机和超级计算机。GAMS允许用户通过简化设置来专注于建模问题。系统负责特定机器和系统软件实现的耗时细节。GAMS对于处理大型、复杂、独一无二的问题特别有用,这些问题可能需要多次修改才能建立精确的模型。该系统以高度紧凑和自然的方式对问题进行建模。用户可以快速方便地改变公式,可以从一个解算器转换到另一个解算器,甚至可以轻松地从线性转换为非线性。


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  1. 穆伊科夫,地区宏观经济控制;巴伊科夫,巴伊科夫,地区经济控制;巴比亚诺夫夫
  2. Burlacu,Robert;Geißler,Björn;Schewe,Lars:使用自适应优化混合整数线性规划求解混合整数非线性规划(2020)
  3. Duarte,Belmiro P.M.;Granjo,JoséF.O.;Wong,Weng-Kee:基于混合整数非线性规划的实验优化精确设计(2020)
  4. Egging Bratseth,Ruud;Baltensperger,Tobias;Tomasgard,Asgeir:用凸优化解决寡头垄断均衡问题(2020)
  5. Julia Grübel;Thomas Kleinrate;Krebs,Vanessa;Orlinskaya,Galina;Schewe,Lars;Schmidt,Martin;Thürauf,Johannes:电力市场平衡与存储:建模、唯一性和分布式ADMM(2020)
  6. Hooshmand,F.;Amerehi,F.;MirHassani,S.A.:基于逻辑的Benders分解算法在水网污染检测问题中的应用(2020)
  7. Antoine Marendet;Goldsztejn,Alexandre;Chabert,Gilles;Jermann,Christophe:非线性半无限问题的标准分枝定界方法(2020)
  8. 《解决萨穆哈·法努兹分解问题》;马克·本德·本德2020年《解决萨穆哈后勤问题》;马克·本德·本德(Mohamham Cowan),2020年
  9. Paulavičius,R.;Adjiman,C.S.:分支和三明治算法的新边界方案和算法选项(2020年)
  10. Agwa,M.A.:促使摩擦复合材料无限长介质发散不稳定性的临界弹性参数(2019)
  11. Andersson,Joel A.E.;Gillis,Joris;Horn,Greg;Rawlings,James B.;Diehl,Moritz:CasADi:非线性优化和最优控制的软件框架(2019年)
  12. Brikaa,M.G.;Zheng,Zhoushun;Ammar,El-Saeed:带模糊粗糙数报酬约束矩阵对策的模糊多目标规划方法(2019)
  13. Robert Burracu;Herbert爱格;Groß,Martin;Martin,Alexander;Pfetsch,Marc E.;Schewe,Lars;Sirvent,Mathias;Skutella,Martin:最大化天然气网络的存储容量:全球最小液化石油气处理方法(2019年)
  14. Djelassi,Hatim;Glass,Moll;Mitsos,Alexander:具有耦合等式约束的广义半无限和双层规划的基于离散化的算法(2019)
  15. Duarte,Belmiro P.M.;Granjo,JoséF.O.:双重验收抽样方案的最优精确设计(2019年)
  16. Kallrath,Josef;Frey,Markus M.:将圆形包装成周长最小化的凸壳(2019年)
  17. Kampas,Frank J.;Castillo,Ignacio;Pintér,János D.:规则多边形中的优化椭圆填料(2019年)
  18. Kim,Youngdae;Ferris,Michael C.:使用扩展数学规划解决平衡问题(2019)
  19. Koster,Arie M.C.A.;Kuhnke,Sascha:用水和处理网络设计的自适应离散化算法(2019年)
  20. Ogbe,Emmanuel;Li,Xiang:多场景非凸混合整数非线性规划全局优化的联合分解方法(2019)

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