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GAMS 经典教材内容提要GAMS软件是建立和求解大型数学规划问题的优秀软件包之一,在各领域有着广泛的应用。本书是GAMS软件用户指南,全书分两篇,第一篇为 Windows gAMs2.50用户指南,详细地介绍了GAMS语言的各个组成部分,并对一些高级主题进行了专门讨论;第二篇讨论几个常用的求解器,包括 BARON、 Cplex10、 DICOPT、 MINOS、MOSEK、PATH4.6、SBB、 MPSGE书是建立和求解大型数学规划问题的高级计算机软件参考手册,可供各領域从事规划设计和管理的人员參考使用,也可作为高等院校师生的参考工具书在版编目(CIP)数据GAMS用户指南/魏传江等编译.一北京:中国水利水电出版社,2009.11(通用建模软件技术丛书)I.①G…Ⅱ.①魏…Ⅲ.①数学模型一建立模型应用软件,GAM一指南Ⅳ.①022-39中国版本图书馆CIP数据核字(2009)第208573号书名|用速椰软件技术外书作者魏传江王浩谢新民孙秀芬等编译出版发行中国水利水电出版社北京市海淀区玉渊潭南路1号D座100038)网址:www.waterpub.com.cnE-mailsales@waterpub.com.cn电话:(010)68367658(营销中心)经售北京科水图书销售中心(零售)电话:(010)88383994,6320264全国各地新华书店和相关出版物销售网点中国水利水电出版社做机排版中心田刷北京市兴怀印刷厂规格184mm×260m16开本32.25印张765千字版次2009年11月第1版2009年11月第I次印刷定价9800元凡购买我杜图书,如有缺页、倒页、胱页的,本社营铺中心负责调撓版权所有·侵权必究GAMS用户指南〉编译校人员名单主要编译校人员魏传江王浩谢新民孙秀芬参加编译校人员(按章节顺序)杨舒媛俞烜郝春沣苟思陈宁叶勇李云鶴郭海丹高辉孙笑微王成丽王志璋柴福鑫张海涛李玉科杨丽丽前言数学世界是对物理世界的抽象。物理世界是个大千世界,包括声、光热、电、机槭等。尽管物理规律各异、物理现象千差万别,但是物理世界有三类最基本的关系:一是物理量之间的逻輯关系;二是物理量的量值;三是物理量的量值的动态依存关系。GAMS( General Algebraic Modeling System)即通用数学模型系统,是世界银行与美国GAMS公司在20世纪90年代初开发的一种旨在建立和求解大型复杂数学规划问题的高级计算机软件。作为GAMS语言则对应着这些物理量、这些最基本的关系、这些数学描述以及物理量的量值之间的逻辑关系AMS语言提出了集合的描述工具,用集合来表示物理量之间的逻辑关系。对于物理量的量值,GAMS语言分已知值和未知值进行处理,已知值用参数来表示,未知值用变量来表示。对于物理量之间的动态依存关系,GAMS语言用方程来表示。在这三种基本的表示下,首先定义物理量之间的逻辑关系,在逻辑关系的基础上定义物理量的量值或者变量的上下界,在集合和变量的基础上定义方程,在方程的基础上定义目标函数和约東条件,在目标函数和约束条件的基础上定义模型,在模型的基础上定义模型库,在模型库的基础上定义决策攴持系统,这样就完成了整个数学描述的任务。因此,GAMS软件不仅是一个数学工具,更是一个逻辑分析工具,对于理清思雏、进行系统分析,都是非常得力的工具与其他计算机语言相比,GAMS语言更加面向分析解决综合问题的计算机用户。由于它能够用一种用户和计算机都易读懂的语言来描述现实世界中精确的数学问题,因而可以灵活有效地建立各种类型的模型,进行多种数学优化问题的计算,极大地扩展了数学规划在策略研究和决策分析领域里的应用。用户只需要使用简单的GAMS语句,便可建立各种线性规划、非线性规划、混合整数规划、混合整数非线性规划、二次约束规划等问题的数学模型然后由GAMS系统运行求解。GAMS是专门为线性、非线性、混合整数等优化问题而设计的,在大型复杂问题中表现得更为突出。GAMS语言在形式上和通常使用的程序语言相似,饪何有编程经验的人都会觉得热悉且易上手。它具有很强的灵活性和通用性,可以简便安全地改变模型中的细节,允许模型的描述不依赖解题的算法,因为GAMS的设计把关系数据库的思想与数学规划巧妙地结合起来,并且将这个思想融入模型的总体设计,问題的最优解可以表示为不依赖于其使用的数据形式。GAMS软件也是建立和求解水资源配置模型的优秀软件包,通过二次开发可构建水资源配置模型和基于运筹学原理的其他水利模型,这为开发拥有自主知识产权的模型软件提供了技术平台。GAMS软件是基础软件,使用周期长、应用范围广、灵活方便是其主要优点。我国水资源严重短缺,水资源供需矛盾突出,与水有关的生态环境问题严重,长期以来非常重视水资源的开发利用与保护,尤其是在水资源配置理论研究和应用方面保持了一定的优势,取得了一系列重要成果。开发基于优化技术的水资源配置模型,首先要对水资源系统、经济系统、生态系统进行概化,建立它们之间的逻辑关系,然后将水文长系列数据、各类需求以及各种参数作为模型的輪入项。另外,水资源配置方案的求解是多目标问題,需要一个能够较好地解决上述计算问题的数学规划软件包作为支持。GAMS软件正是解决水资源问题的理想软件工具之一。GAMS语言没有专门的编輯器,用户可以自选编輯器。任何一个GAMS程序都由集合、数据、模型、求解和报告5个部分构成。GAMS不断地在原来基础上进行更新和提高,从早期的DOS版本已经发展至 Windows版本Windows GAMS2.50是为 Windows平台(95/98/ME和NT/2K/XP)设计的基于综合开发环境的界面,它可以在个人计算机、工作站、大型计算机上运行。本书分为两篇。第一篇为 Windows GAMS2.50用户指南,第1章是概述;第2章是一个独立的指南,通过一个小的运输模型例子进行详细的指导;第3~17章构成了第一部分的主干,有序地介绍了GAMS语言的各个组成部分,并伴随着一些详细的例子,即那些经常从模型库调出的例子;附录A~K是对高级主题的专门讨论第二篇讨论几个常用的求解器,即 BARON、 Cplex10、 DICOPT、MINOS、 MOSEK、PATH4.6、SBB、 MPSGE求解器。主要描述的选项为:用于控制求解器;GAMS求解器如何分析这些选项;如何分析求解器返回的模型和求解器状态代码。 BARON(分枝减小最优化导航)是整体求解非线性(NLP)和混合整数非线性规划( MINLP)的GAMS求解程序; Cplex优化求解器的设计理念是在最少的用户介入下快速求解大型的复杂问题,针对线性次约束混合整教规划问题,提供访问(合法授权的) Cplex的求解算法DICOPT是一个求解混合整数非线性规划( MINLP)问题的程序,涉及到线性二进制变量、整数变量和线性、非线性连续变量; MINOS是一个通用的非线性规划求解程序; MOSEK是求解线性、混合整数线性、二次、混合整数二次、二次约柬和凸非线性数学优化问题的软件包;PATH求解非线性问题,通过互补性把组合方法增加到经典的非线性方程组,能扩大建模的适用范围;SBB是求解混合整数非线性规划( MINLP)模型的新的GAMS求解器,它基于著名的混合整数线性规划标准的分枝定界法(B8B)和一些GAMS支持的标准NLP求解器的组合; MPSGE是GAMS数学规划语言的子系统,它是一个函数库和便于AGE模型表达和分析的雅可比计算程序本书由水利部“948”计划项目“通用数学模型系统( WindOws GAMs2.50)”(合同编号200701)、国家科技攴撑计划项目“流域/区域水资源全要素优化配置关键技术研究”(2007BAB28B02)、国家水体污染控制与治理科技重大专项“辽河流域水质水量优化调配技术及示范研究课题”(2008ZX07208010)资助。本书的顺利完成与项目组翻译人员的共同努力是分不开的,在此对参加翻译的所有工作人员表示真诫的感谢由于译者水平有限,难免会有疏忽或错误,在此恳请诸位专家、读者批评指正。译者2009年9月于北京目录第一篇 Windows GAMS2.50用户指南1概述1.1开发研究GAMS的动因1.2GAMS的基本特征1.2.1一般原理1.2.2文件33334412.3可移植性…1,2.4用户界面…1.2.5模型库1.3本书的组成2GAMS指南……2.1简介62.2GAMS模型的结构……集合2.4数据2.4.1列表数据输入890012.4.2表格数据输入2.4,3直接赋值数据输入2.5变量2.6方程2.6.1方程声明2.6.2GAMS求和(和求积)符号2.6.3方程定义7目标函数2.8模型和求解语句…2.9显示语句……………2.10‘.lo,,l,,up,,m’数据库2.10.1变量的边界和初值的赋值2.10.2最优值的转换和显示2.11GAMS输出2.11.1返回输出…8gg22.11.2错误信息2.11.3引用映射2.11.4方程列表2.11.5模型统计2.11.6状态报告…2.11.7求解报告3GAMS程序3.1简介3.2GAMS程序的结构2.1GAMS输入的格式32.2GAMS语句的分类3.2.3GAMS程序的组织3.3数据类型和定义3.4语言条目9993033233.4.1字符3.4.2保留字3.4.3标识符3.4.4标签3.4.5文本3.4.6数字33353.4.8注释集合定义4.1简介4.2简单集合4.2.1语法4.2.2集合名称4.2.3集合元素4.2.4关联的文本4.2.5集合元素的顺序33377883304.2.6多重集合的声明4.3 alias语句:集合的多重命名4.4子集和范围检查4.5多维集合……4.5.1一对一映射4.5.2多对多映射………4.6小结5数据输入:参数、标量和表格5.1简介5.2标量5.22实例5.3参数5.3.1语法5.3.2实例5.3.3更高维数的参数数据…5.4表格5,4.1语法5.4.2实例5.4.3连续表格5.4.4二维以上的表格5.4,5压缩表格54.6处理长行标签……495.5缩写5.1语法5,5.2实例506带参数的数据处理1简介6.2赋值语句6.2.1 scalar赋值6.2.2带索引赋值…6.2.3显式标签赋值…6.2.4子集赋值6.2.5控制索引问题526,2.6赋值中的扩展范围标识符6.2.7赋值中的缩写6.3表达式6,3.1标准的算术操作符

2012年全国大学生数学建模竞赛A题一等奖论文。高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评侧编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):全国统编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):基于数理分析的葡萄及葡萄酒评价体系摘要葡萄酒的质量评价是硏究葪萄酒的一个重要领域,目前葡萄酒的质量主要由评酒师感官评定。但感官评定存在人为因素,业界一自在尝试用葡萄的理化指标或者葡萄洏的理化指标定量评价葡萄洒的质量。本题要求我们根据葡萄以及葡萄酒的相关数据建模,并研究基」理化指标的葡萄酒评价体系的建立对于问题一,我们首先用配对样品t检验方法研究两组评酒员评价差异的显著性,将红葡萄酒与白葡萄酒进行分类处理,用SPSS软件对两组ⅳ酒员的评分的各个指标以及总评分进行了配对样本t检验。得到的部分结果显示:红葡萄酒外观色调、香气质量的评价存在显著性差异,其他单指标的评价不存在显著差异白葡萄、红葡萄以及整休的评价存在显著性差异接着我们建立了数掂可信度评价模型比较两组数据的可信性,将数据的可信度评价转化成对两组评酒员评分的稳定性评价。首先我们对单个评酒员评分与该组所有评酒员评分的均值的偏差进行了分析,偏差不稳定的点就成为噪声点,表明此次评分不稳定。然后我们用两组评酒员评分的偏差的方差衡量评酒员的稳定性。得到第2组的方差明显小于第1组的从而得出了第2组评价数据的可信度更高的结论。对于问题二,我们根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量对葡萄进行了分级。方面,我们对酿酒葡萄的级理化指标的数据进行标准化,基于主成分分析法对其进行了因子分析,并且得到了27种葡萄理化指标的综合得分及其排序(见正文表5)。另一方面,我们又对附录给出的各单指标百分制评分的权重进行评价,并用信息熵法重新确定了权重,用新的权重计算出27种葡萄酒质量的综合得分并排序(见正文表6)。最后我们对两个排名次序用基于模糊数学评价方法将葡萄的等级划分为1-5级(见正文表8)。对于问一,首先我们将众多的葡萄理化指标用主成分分析法综合成6个主因子,并将葡萄等级也列为主因子之一。对葡萄的6个主因子,以及葡萄酒的10个指标用SPSS软件进行偏相关分析,得到酒黃酮与葡萄的等级正相关性较强等结论。之后对相关性较强的主因子和指标作多元线性回归。得到了葡萄酒10个单指标与主因了之间的多元回归方程,该回归方程定量表示两者之间的联系对于问题四,我们首先将葡萄酒的理化指标标准化处理,对葡萄酒的质量与荀萄的6个主因子和葡萄酒的10个单指标作偏相关分析,并求出多元线性回归方程。该方程就表示了葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒质量的影响。之后,我们通过通径分析方法中的逐步回归分析得到葡萄与葡萄酒的理化指标只确定了葡萄酒质量信息的47%。从而得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量的结论。接着我们还采用通径分析屮的间接通径系数分析求出各自变量之间通过传递作用对应变量的影响,得到单宁与总酚传递性影响较强等结论最后,我们对模型的改进方向以及优缺点进行了讨论。关键词:配对样本t检验数据可信度评价主成分分析模糊数学评价综合评分信息熵偏相关分析多元线性回归1问题重述确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分,然后求和得到其总分,从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系,葡萄酒和酿酒荀萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。附件中给岀∫某年份一些葡萄酒的评价结果,并分別给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。我们需要建立数学模型并且讨论下列问题:1.分析附件1中两组评洒员的评价结果有无显著性差异,并确定哪一组的评价结果更可信。2.根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。3.分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。4.分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用荀萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量2模型的假设与符号的约定2.1模型的假设与说明(1)评酒员的打分是按照加分制(不采用扣分制);(2)假设20名评酒员的评价八度在同一区间(数据合理,不需要标准化)(3)每位评酒员的系统误差较小,在本问题屮可以忽略不计(4)假设附件中给出的葡萄和荀萄酒理化指标都准确可靠。2.2符号的约定与说明符号符号的意义原假设显著性概率第1组评酒员对第号品种葡萄酒评分的平均值,第2组评洒员对第号品种葡萄酒评分的平均值第一组评酒员对指标评分的偏差的方差,第二组评酒员对指标评分的偏差的方差,=…,第1组10位评酒员对号酒样品第项指标评分的平均分第组第号评酒员对号酒样品第项指标评分与平均值的偏第1组第号评酒员对其项指标评分与平均值的偏差的平均第2组第个评酒员的总体指标偏差的方差重新确立的第项指标的权重第2组10个评酒员的总体指标偏差的方差评酒员指标的平均评分,=葡萄的第项指标,葡萄的第项因子,=葡萄酒的第项理化指标3问题一的分析与求解3.1问题一的分析题冂要求我们根据两组评酒员对27种红葡萄洒和28种白葡萄泙的10个指标相应的打分情况进行分析,并确定两组评酒员对葡萄酒的评价结果是否有显著性差异,然后判断哪组评酒员的评价结果更可信初步分析可知:由于评酒员对颜色、气味等感官指标的衡量人度不同,因此两组评酒员评价结果是否具有显著性差异应该与评价指标的类型有关,不同的评价指标的显著性差异可能会不同。同时,由于红葡萄酒和白葡萄酒的外观、口味竽指标羔异性较大,处理时需要将白葡萄酒和红葡萄酒的评价结果的显著性差昦分开讨论。基于以上分析,我们可以分别两组品尝同一种类酒样品的评酒员的评价结果进行两两配对,分析配对的数据是否满烂配对样品t检验的前提条件,而且根据常识可知评酒员对同一种酒的同一指标的评价在实际中是符合t检验的条件的。接着我们就可以对数据进行多组配对样品的t检验,从而对两组评洒员评价结果的显著性差异进行检验。由于对同一酒样品的评价数据只有两组,我们只能通过评价结果的稳定性来判定结果的可靠性。而每组结果的可靠性乂最终决定于每个评酒员的稳定性,因此将问题转化为对评酒员稳定性的评价。3.2配对样品的t检验简介统计知识指出:配对样本是指对冋一样本进行两次测试所获得的两组数据,或对两个完全相同的样本在不同条件下进行测试所得的两组数据。在本问中我们可以把配对样品理解为有27组两个完全相同的酒样品在两组不同评酒员的检测下得到的两组数据,两组屮各个指标的数据为每组评酒员对该指标打分的平均值配对样品的t检验可检测配对双方的结果是否具有显著性差异,因此就可以检验出配对的双方(第一组与第二组)对葡萄酒的评价结果是否冇差异性型对样品t检验具有的前提条件为:(1)两样品必须配对(2)两样品来源的总体应该满足正态性分布。配对样品t检验基本原理是:求出每对的差值如果两种处理实际上没有差异,则差值的总体均数应当为0,从该总体中抽出的样本其均数也应当在0附近波动;反之,如果两种处理有差异,差值的总体均数就应当远离0,其样本均数也应当远离0。这样,通过检验该差值总体均数是否为0,就可以得知两种处理有无差异。该检验相应的假设为:=,两种处理没有差別,4≠两和处理存在差别3.3葡萄酒配对样品的t检验问题一中配对样品为27组两个完全相同的酒样品在两组不同评酒员的检测下得到的两组数据,其中两组中各个指标的数据为各组10个评酒员对该指标打分的平均值。该问题中的10个指标分别为:外观澄清度、外观色调、香气纯正度、香气浓度、香气质量、口感纯正度、口感浓度、口感持久性、口感质量、平衡/总休评价。根据t检验的原理,对荀萄酒配对样品进行t检验之前我们要对样品进行正态性检验。首先我们根据附件一并处理表格中的数据,得到配对样品的两组数据,绘制红葡萄酒配对样品表格部分数据如表1表1红葡萄酒配对样品数据表澄清度澄清度平衡/整平衡/整(1组均值)(2组均值)体评价(1组体评价(2组均值)均值)2.3.18.4红29.6红263.63.78.8红273.73.78.8白葡萄酒配对样品表格部分数据如表2:表2白葡萄酒配对样品数据表澄清度澄清度平衡/整平衡/整(1组均值)(2组均值)体评价(1组体评价(2组均值)均值)白17.78.4白22.93.19.1日26白273.778.8从上表中我们能看出,将白葡萄酒和红葡萄酒中的每个指标分别进行样品的配对后,每一个指标的配对结果有27对,每一对的双方分别是1组和2组的评酒员对该指标的评分的平均值。3.3.1样本总体的K-S正态性检验配对样品的t检验要求两对应样品的总体满足正态分布,则总体中的样品应该满足正态性或者近似正态性,样本的正态性检验如卜以红葡萄酒的澄清度的27组数据为例分析:利用SPSS软作绘制两样品的直方图和趋势图如图1所示:图1红葡萄酒澄清度两组数据自方图我们假设两组总体数据都服从态分布,利用SPSS软件进行KS忙态性检验的具体结果见附录2.3。两组数据的近似相伴概率值P分别为0.239和0.329,大于我们一般的显著水平0.05则接受原来假设,即两组红葡萄酒的澄清度数据符合近似正态分布同理可用SPSS软件对其他指标的正态性进行检验,得到结果符合实际猜想,都服从近似正态分布。3.3.2葡萄酒配对样品t检验步骤两种葡萄酒的处理过程类似,这里我们以对红葡萄酒谜价结果的差异的显著性分析为例。step1:我们以第一组对葡萄酒的评价结果总体服从正态分布〃σ,以第二组对葡萄酒的评价结果总体服从正态分布μσ。我们已分别从两总体中获得了抽样样本和,并分别进行两样品相互配对。(具体数据见附录2.1)Step2:;引进一个新的随机变量,对应的样本为将配对样本的t检验转化为单样本t检验Step3:建立零假设4=,构造t统计量;Step4:利用SPSS进行配对样品t检验分析,并对结果做出推断3.4显著性差异结果分析3.3.1红葡萄酒各指标差异显著性分析由SPSS软件对红葡萄酒各指标的配对样品讠枍验后,得到各指标的显著性概率分布表。(结果如表3所示)表3红葡萄酒酒各指标显著性概率P指标外观澄清度外观色调香气纯正度香气浓度‖香气质量P0.6140.0020.1510.1000.010指标口感纯正度口感浓度口感持久性口感质量平衡/整体P0.4370.1580.2510.0550.674由统计学知识,如果显著性概率P显著水平α,则不能拒绝零假设,即认为两总体样本的均值不存在显著差异。则根据表3可得:两组评酒员对红葡萄酒各项指标的评价中除外观色调、香气质量存在显著性差异以外,其他8项指标都无显著性差异。3.3.2白葡萄酒各指标差异显著性分析代入白葡萄酒的评价数据,重复以上步骤,得到白荀萄酒各指标的显著性概率分布表。(结果如表4所示)表4白葡萄酒各指标显著性概率P分布表指标外观澄清度外观色调香气纯正度香气浓度香气质量P0,2990.0890.930.2380.714指标口感纯正度口感浓度口感持久性口感质量平衡/整体0,0000.0050.8630.0000.00l分析表4可得:两组评酒员对白葡萄酒各项指标的评价中只有凵感纯正度」感浓度、凵感质量、平衡/整体评价存在显著性差异,其他6项指标都无显著性差异3.3.3葡萄酒总体差异显著性分析(1)红葡萄酒总体差异显著性分析该问题的附件中已经给出了10项指标的杈重,因此将10项指标利用加权合并成总体评价。对于红葡萄酒两组评价结果构造两组配对t检验。得到显著性概率P=0.030

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