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There are optional input components, such as edit checks for bad data and requests for customized reports of results. Other
optional advanced features include saving and restoring old models, and creating multiple models in a single run, but this
tutorial will discuss only the basic components.
Before treating the individual components, we give a few general remarks.

Decision variables are expressed algebraically, with their indices specified. From this general form, GAMS generates each instance of the variable in the domain.

ALPHAECP
AMPL
ANTIGONE 1.1
BARON
BDMLP
BENCH
BONMIN 1.8
CBC 2.9
CONOPT 3
CONOPT 4
CONVERT
COUENNE 0.5
CPLEX 12.7
DE
DECIS
DICOPT
EXAMINER
GAMSCHK
GLOMIQO 2.3
GUROBI 7.0
GUSS
IPOPT 3.12
JAMS
KESTREL
KNITRO 10.0
基于擴展平面切割（ECP）方法的MINLP求解器
在AMPL模型系統中使用求解器時與GAMS模型連接
MINLP確定性全局優化
成熟**解決方案的分支和減少優化向導
任意GAMS系統都配備了LP和MIP求解器
實用方便的GAMS求解器和驗證方案
COIN-OR MINLP求解器執行各類分支定界和外逼近算法
高性能LP/MIP求解器
大型的NLP求解器
大型的NLP求解器
將模型轉換成其他語言的標量模型的框架
（MI）NLP確定性全局優化
高性能LP/MIP求解器
產生和解決包括EMP/SP中的隨機規劃的確定等價
大規模隨機規劃求解器
求解MINLP模型框架
檢查解點并評估其優點的工具
GAMS求解線性規劃問題時對結構和解決方案屬性的檢查系統
混合整數二次模型分支定界全局優化
高性能LP/MIP求解器
有效解決多個相關模型實例的框架（收集更新分散的求解方案）
大規模非線性規劃的內點優化算法
擴展數學規劃求解器（包括LogMIP）
本地GAMS系統使用遠程NEOS求解器框架
大型NLP求解器
求解器 描述
03

Equations
The power of algebraic modeling languages like GAMS is most apparent in the creation of the equations and inequalities that
comprise the model under construction. This is because whenever a group of equations or inequalities has the same algebraic
structure, all the members of the group are created simultaneously, not individually.
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