GAMS 和 Pyomo (Python) 中优化的入门课程包含 4 个模块，即，线性规划、非线性规划、混合整数线性规划和混合整数非线性规划。
在每个模块中，我们旨在通过来自科学、工程和管理不同领域的三个不同的说明性示例，教您每种类型优化的基础知识。使用这些示例，我们旨在向您介绍两种常用的优化环境中的编码，GAMS 和 Pyomo。GAMS 是一个许可软件，我们在本课程中使用演示许可证。Pyomo 是 Python 中的一个开源包，我们使用 Google Colaboratory 来运行它。随着我们继续每个模块中的不同示例，我们还介绍了 GAMS 和 Python 中的不同功能，包括数据导入和导出。
在本课程结束时，您将能够，
阅读问题陈述并构建优化模型
能够识别目标函数、决策变量、约束和参数
在 GAMS 中编写优化模型
定义集合、变量、参数、标量、方程
在 GAMS 中使用不同的求解器
利用 NEOS 服务器进行优化
从文本、gdx 和电子表格文件导入数据
将数据导出到文本、gdx 和电子表格文件
强加不同的变量范围和界限
在 Pyomo 中编写优化模型
定义模型、集合、变量、参数、约束和目标函数
在 Pyomo 中使用不同的求解器
利用 NEOS 服务器进行优化
从文本、gdx 和电子表格文件导入数据
将数据导出到文本、gdx 和电子表格文件
强加不同的变量范围和界限
您将学到：
数学优化
线性规划
整数规划
非线性规划
GAMS 中的
动手编码经验 Pyomo 中的动手编码经验（Python）
要求
本课程专为数学优化的初学者而设计。也没有编码先决条件，因为我们详细介绍了 GAMS 和 Pyomo 中的函数和语法。我们会指导您下载和安装 GAMS 的演示许可证。Pyomo 是我们使用 Google Colaboratory 运行的开源包。因此，您只需要一个功能强大的 Google 帐户，就可以开始这个优化的入门之旅了！
本课程的适用对象
我们设计本课程的目的是让各个学科的学生和专业人士都可以学习，这些学科包括但不限于运筹学、工程、科学和管理。因此，我们为课程中的每个模块选择了来自不同学科的说明性示例，例如生产调度、化学和电气工程、几何学等。对于每个示例，我们将在继续在 GAMS 中进行编码之前详细介绍问题陈述和Python，所以请放心，无论您的学习和工作领域如何，您都可以坚持到底。
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English + srt | Duration: 52 lectures (8h 20m) | Size: 2.63 GB
Learn how to mathematically formulate business problems and find their optimal solutions using GAMS and Pyomo (Python)
