GAMS 28破解版 v28.2.0

GAMS 28是一款高级数学建模软件，帮助用户在数学规划以及优化方面解决遇到各种线性、非线性问题，从更为广泛的角度解决复杂问题。它操作简单，快速构建大型可维护模型，以数学描述非常相似的方式来表达数学模型，让用户更好的理解，并掌握模型所表达的内容，从数学的角度清晰的分析问题。该软件除了在数学建模方面使用广泛，同时也是一款通用建模软件，专为复杂的大型建模应用程序量身定制，在做任何产品设计时首先就需要对产品进行建模，不管是一般的产品还是三维动画的制作都离不开三维建模软件的使用，一款好的3D建模软件可以让我们的设计效率提高很多，而且三维建模软件使用得当也影响着模型的最终效果，有些软件注重的视觉效果，有些软件注重的是工业设计，如果你是一位模型设计师的话，那么使用小编推荐的这款三维建模软件GAMS 28或许对你有所帮助。

破解教程

1、下载并解压GAMS 28破解版压缩包，运行软件安装程序，然后依提示进行安装，直到软件安装完成（注意：安装软件之前请将网络关闭）

2、软件安装成功后先不要运行打开，然后将Crack文件内破解补丁文件复制到软件安装路径下，并替换安装路径下原文件

3、在桌面运行打开软件，进入主界面点击File选择Options-Licesne，勾选Usealternate license file，选择刚刚复制到软件安装路径下的gamslice.txt许可文件即可激活软件

4、至此，GAMS(高级数学建模软件) 28破解版成功注册激活，用户可以免费使用了

功能模块

1、BASE 
基础模型包括语言编辑器和一系列系统：执行系统、GAMSIDE (Windows)、系统文档化、模型库、转换工具、UNIX和GDX功能、COIN-OR、 MILES、 NLPEC 以及在其他一些低版本中所有模块。
2、AlphaECP
AlphaECP是MINLP(混合整数非线性规划)求解器，基于扩展的截平面(ECP)方法。AlphaEC可以应用到一般的MINLP问题和全局最优解决方案中，以确保伪凸MINLP问题。
3、BARON
BARON(分支减少优化导航)是一个解决从非凸优化问题到全局最优化的计算系统。纯粹的连续非线性规划(NLPs)、纯整数和混合整数非线性规划(MINLPs)都可以用BARON来解决。
4、ONOPT
CONOPT跟MINOS以及其他软件中解决非线性问题的求解器的功能类似。多元非线性求解器的可用性可在增加非线性建模的整体有效性中体现出来。CONOPT是多方法求解器，它和其他的NLP求解器往往相得益彰。如果一个求解器不能工作，其他的同功能求解器就会解决这个模型。如果所有的求解器都不能工作，那就说明这个模型非常的复杂，需要手动地进行建模操作。
5、CPLEX
CPLEX是功能强大的线性规划(LP)、混合整数规划(MIP)、二次约束规划(QCP)、二阶锥规划和混合整数二次约束规(MIQCP)求解器。包含了最先进的单纯和障算法并可以在不同的平台上运行。
以下算法可以解决LP模型：原始单纯形算法、二元单纯形算法、网络算法、障算法、筛选算法。
CPLEX是运行非常稳定的LP求解器，默认的设置都能使您得到最优的解决方案，如果您想重置算法选项来提高性能，CPLEX可提供一个选项文件来调整参数。
6、DECIS
DECIS可解决大规模的随机规划问题，采用Benders分解和利用Monte Carlo抽样方差减少技术的重要性采样或控制变元。DECIS包含各种策略的解决方案，并能解决大量随机参数的问题。在解决主问题和子问题时，它可以跟MINOS或CPLEX求解器接口使用。
7、DICOPT
DICOPT是解决MINLP(混合整数非线性规划)模型的框架。DICOPT使用了标准的MIP和NLP求解器可解决由算法产生的MIP和NLP子问题。也就是说如果您要使用DICOPT求解器，您必须要有一个MIP求解器(CPLEX, XA 或XPRESS)和一个NLP求解器(CONOPT, MINOS或SNOPT)。
8、GUROBI
GUROBI包含最先进的单纯线性规划(LP)和混合整数规划(MIP)功能。GUROBI求解器包含共享内存并行以及同时使用任意几个处理器和每个处理器核心数量的能力。
9、KNITRO
KNITRO可找出有约束或没有约束的持续、平稳的非线性优化问题的解决方案。尽管KNITRO主要用于解决大规模的一般非线性问题，但也可以解决下面这些光滑优化问题：
不受约束
约束限制
等式约束
系统的非线性方程
最小二乘问题
线性规划问题（LPs）
二次规划问题（QPs）
一般（不平等）的约束问题 
KNITRO功能特征如下：
对小型和大型的问题提供了有效的解决方案
自由衍生功能，第一衍生和第二衍生选项
内点（屏障）和主动设置优化
可行和不可行的情况
反复和直接的方法计算步骤
KNITRO用最先进的内点和主动设置方法解决非线性规划问题
10、LGO
LGO求解器结合了全球和区域范围的算法，在最小的分析假设情况下分析和解决复杂的非线性模型。使用LGO求解器，只需要可计算的函数值，不需要梯度或高阶信息。LGO可被用于几种搜索模式，给广泛的非线性模型提供强大、有效和灵活的求解组合方法。求解组合方法提高了整体方案处理的可靠性。
LGO求解器的功能：
分支定界的全局搜索
全局自适应随机搜索
多起点全局搜索
精确罚函数的本地搜索
约束局部优化
说明性应用领域：先进的工程设计、计量经济学和财政、医学研究和生物技术、化工和加工工业、科学模型。
11、LINDOGlobal
LINDOGlobal可用连续和离散变量的全局最优解决方案处理一般非线性问题。LINDO全局最优化程序(GOP)引用了分支切割法把一个NLP模型切割成一系列子问题。每一个子问题可被分析成a) 没有可行的或优化的解决方案，b) 可找出一个优化方案，或c)这个子问题再被切割成两个或三个子问题。
12、MINOS
MINOS是软件系统中最早的NLP求解器，现在的使用频率也是最高的。利用模型的稀疏和高效、可靠的下梯度法解决线性约束模型。用线性约束和增强Lagrangia目标函数来重复解决子问题的方法来解决非线性约束的模型。相对于另一个大型的NLP求解器CONOPT所使用的可行的路径方法来说，重复的操作表明只有最终的优化解决方案对非线性模型是可行的。MINOS和 CONOPT是相辅相成的，并且引用不同的算法。
13、MOSEK
MOSEK可解决线性、混合整数线性、凸非线性数学优化问题。使用非常有效的内点算法解决大型线性规划。内点算法有很多复杂的求解选项，用户可以指定给哪个模型微调优化器。MOSEK能解决涉及非线性锥约束和凸非线性规划的广义线性规划，这些问题用MOSEK内置的优化器就可以解决。MOSEK内置的所有优化器可解决大型稀疏问题。
现有的优化器包含：
连续问题的内点优化器
圆锥二次优化问题的圆锥内点优化器
线性问题的单纯形优化器
基于分支和削减技术的混合整数优化器
14、MPSGE
MPSGE是一般均衡分析的数学规划系统。MPSGE实际上是一个函数库和Jacobian评价系统，可方便AGE模型的制定和分析。MPSGE简化了模型处理，任何对这些模型感兴趣的经济学家都可以访问AGE模型。另外，解决具体模型问题时，MPSGE可作为一个结构框架模型，处理一般均衡模型。MPSGE需要BASE模型，包含MILES MCP 求解器，可选择性地使用PATH MCP求解器。
15、MSNLP
MSNLP(多起点NLP)是另一个随机搜索算法解决全球优化问题。跟OQNLP类似，MSNLP使用一个点发生器给本地NLP求解器创建候选起点。算法性能完全取决于起点发生器。MSNLP实现一个发生器创建均匀分布的点和智能随机生成器。这个生成器可用一个初步粗搜索在随机起点集中的地方定义可能发生的区域。两种智能随机变化最近才实现，一种用于单变量正态分布，另一种用于三角分布。
MSNLP包含了本地NLP求解器LSGRG，是全局分析包的一部分。
16、OQNLP
OQNLP是连续变量或离散和连续变量混合的光滑约束问题的全局优化求解器。通过调用众多的出发点，OQNLP提高了所有NLP求解器的可靠性。当您用现有的NLP求解器不能解决问题时，可以试试OQNLP求解器。OQNLP也包含了本地NLP求解器LSGRG，拥有OQNLP许可证的用户还可以使用MSNLP求解器。
17、PATH
PATH求解器用于MCP模型，基于牛顿理论，这个强大的技术结合众多有效变量、扩展和增强功能。作为软件的子系统，提供了强大的工具来解决大型和复杂模型的互补性和平衡建模。PATH 包含了NLP求解器PATHNLP。
18、SBB
SBB是解决混合整数非线性规划(NINLP)模型的求解器。它基于混合整数线性规划的标准分支定界法和软件已支持的标准NLP求解器。
19、SNOPT
SNOPT是新的大型连续二次规划求解器(SQP)。SNOPT是一个通用系统，可解决跟变量和约束相关的优化问题。它最大限度地减少一个线性或非线性函数接受的变量和稀疏线性或非线性约束边界。SNOPT适合解决大型线性、二次规划、线性约束优化以及一般非线性规划的问题。SNOPT使用序列二次规划(SQP)算法，从二次序列规划子问题中获得搜索方向。如果一些变量进入非线性或很多活跃的约束(包含简单的约束)多到跟变量数一样的时候，SNOPT就是最有效的求解器。
20、XA
XA是线性和混合整数问题的求解器。
21、XPRESS
XPRESS求解器只有跟软件建模系统结合时才运行。XPRESS是一个多功能、高性能的优化系统，结合了一个强大的单纯LP求解器、一个整数规划问题的MIP模型和一个屏障模型， 用最先进的内点算法解决大型的LP问题。

三大特色

一、专注于建模
Distribution允许其用户以与其数学描述非常相似的方式来表达数学模型。看一下这个简单的例子，它说明了软件模型的基本结构和特征以及它与数学公式的关系。 软件教程以更广泛的方式解释了相同的模型，或者在我们的某管频道上查看此视频。
通过这种方式，软件让用户专注于建模。通过要求简洁准确的实体和关系规范来鼓励良好的建模习惯。 软件语言与通用编程语言正式相似。因此，具有编程经验的任何人都熟悉它。但由于该模型的制定方式与其数学描述类似，因此不仅可以由程序员理解和维护，还可以由实际的领域专家来理解和维护。 专注于建模师，并允许他自己做所有相关的事情。
声明性和程序性元素的平衡组合允许构建复杂的算法，甚至在软件中实现分解方法。这对于解决通常伴随性能问题的异常问题的模型尤为重要。
二、有所作为的设计原则
1、“我们努力适应，而不是接管。”
专注于其核心竞争力：使用户能够构建可读，可维护的模型，并通过随时随地提供的最佳解算器解决这些问题。我们的开放式架构和众多数据接口可与外部系统无缝通信。
模型，求解器，数据，平台和用户界面分离在独立的层中，可以轻松切换求解器，使用多个数据集，在多个平台上运行，以及将软件集成到现有的应用程序，结构和工作流中。
2、模型与求解器的独立性
我们提供超过25个解决方案的极其广泛和多样化的投资组合，包括所有预期的商业解决方案。
LP / MIP / QCP / MIQCP：CPLEX，GUROBI，MOSEK，XPRESS
NLP：CONOPT，IPOPTH，KNITRO，MINOS，SNOPT
MINLP：ALPHAECP，ANTIGONE，BARON，DICOPT，OQNLP，SBB
混合互补问题（MCP），具有平衡约束的数学程序（MPEC）和约束非线性系统（CNS）的求解器
每个软件系统捆绑的免费替代品（例如BONMIN（MINLP），CBC（LP，MIP），COUENNE（MINLP），IPOPT（NLP）;学术许可证也包括SCIP和SOPLEX
有关可用求解器的完整列表，请参阅我们的文档或价目表。
选择要使用的求解器很简单 - 只需更改一行代码或调整一个选项设置即可。无需重新实现任何内容以便比较求解器性能或查看可能的改进。同样，您可以在模型类型（例如线性和非线性）之间轻松切换，因此可以轻松地尝试不同的配方。
使用软件，您可以获得适用于各种模型类型和求解器的环境。
3、模型和数据的独立性
您可以独立于数据编写模型，并包括来自多种不同来源的数据，从纯ASCII到Excel或Access以及许多其他来源，例如使用GDX（Data eXchange）文件格式。
GDX文件是存储一个或多个符号（例如集合，参数变量和方程式）的值的文件。 GDX文件可用于为模型准备数据，显示模型的结果，使用不同参数存储相同模型的结果等.GDX文件不存储模型公式或可执行语句。
GDX文件是可在不同平台之间移植的二进制文件。
视频和Excel - 使用GDX在我们的某管频道上传输数据说明了这一点。
4、模型和平台的独立性
模型在平台之间完全可移植 - 只需编写一次，随处运行。
可在Windows，Linux，Mac OS X，SOLARIS，Sparc Solaris和IBM Power AIX上运行。
5、模型和用户界面的独立性
面向对象的API允许通过为与软件的交互提供适当的类，将软件无缝集成到应用程序中。面向对象的API的三个版本：.NET，Java和Python与.NET框架4（Visual Studio 2010），Java SE 5及更高版本以及Python 3.4,2.7和2.6相关。
除了面向对象的API之外，还有专家级（或低级）API，其使用需要软件组件库的高级知识。有关API的更多信息，请参阅我们的文档。
除了API之外，还提供到MS Excel，MatLab或R等应用程序的智能链接。通过这些，用户可以继续在他的高效工具环境中工作，同时应用程序通过API访问软件的所有优化功能。这允许例如模型数据的可视化和分析以及应用中的结果。
三、庞大的全球用户社区
被120多个国家的跨国公司，大学，研究机构和政府用于许多不同领域，包括能源和化学工业，用于经济建模，农业规划或制造业。

应用亮点

1、模型和数据的独立性
可以独立于数据编写模型，并包括来自多种不同来源的数据，从纯ASCII到Excel或Access以及许多其他来源，例如使用GDX（Data eXchange）文件格式。
2、GDX文件是存储一个或多个符号（例如集合，参数变量和方程式）的值的文件。 GDX文件可用于为模型准备数据，显示模型的结果，使用不同参数存储相同模型的结果等.GDX文件不存储模型公式或可执行语句。GDX文件是可在不同平台之间移植的二进制文件。
3、模型和平台的独立性
模型在平台之间完全可移植 – 只需编写一次，随处运行。可在Windows，Linux，Mac OS X，SOLARIS，Sparc Solaris和IBM Power AIX上运行。
4、模型和用户界面的独立性
面向对象的API允许通过为与软件的交互提供适当的类，将软件无缝集成到应用程序中。面向对象的API的三个版本：.NET，Java和Python与.NET框架4（Visual Studio 2010），Java SE 5及更高版本以及Python 3.4,2.7和2.6相关。

模型类型

支持的模型类型相当广泛，包括有LP、MIP及NLPs
LP：线性规划
MIP：混合整数规划
NLP：非线性规划
MCP：混合互补问题
MPEC：具平衡限制之整数规划
CNS：Constrained Nonlinear Systems
DNLP：Non-Linear Programming with Discontinuous Derivatives
MINLP：Mixed-Integer Non-Linear Programming
QCP：Quadratically Constrained Programs
MIQCP：Mixed Integer Quadratically Constrained Programs