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r语言gams模型

r语言gams模型GAMS（General Algebraic Modeling System）是一款运行在Windows、Mac、Linux等多种操作系统平台上的混合整数规划建模和求解软件，可用于解决包括优化、计划、调度、资源分配等在内的各种数学规划问题。

本文将介绍如何在R语言中使用GAMS模型进行优化建模。

步骤一：安装GAMS软件和R语言GAMS软件可以在官网上下载，也可以通过包管理工具conda进行安装。

R语言可以在官网上下载，也可以通过包管理工具RStudio进行安装。

步骤二：编写GAMS模型GAMS模型使用GAMS语言编写，可以使用GAMS自带的IDE或文本编辑器进行编写。

以下是一个简单的线性规划模型示例：```Setsi /1*3/j /1*4/;Parametersc(j) cost coefficientsa(i,j) matrix coefficientsb(i) right-hand side constants;Variablesx(j) solution variables;Equationsobj objective functioncons(i) constraints;obj.. z =e= sum(j, c(j)*x(j));cons(i).. sum(j, a(i,j)*x(j)) =l= b(i);Model lp /all/;Solve lp using lp minimizing z;Display x.l, z.l;```在这个模型中，Sets定义了两个集合，Parameters定义了三个参数，Variables定义了一个变量，Equations定义了两个方程，Model定义了一个模型。

Solve命令表示了使用线性规划算法进行求解，Display命令则表示了输出结果。

步骤三：调用GAMS模型在R语言中调用GAMS模型需要使用rgams包，可以通过以下命令进行安装：```install.packages("rgams")```安装完成后，可以使用如下命令进行调用：```library(rgams)gams_model <- rgams::GamsModel("lp.gms") # lp.gms为GAMS模型文件名gams_model$run()```使用run()方法可以进行求解，并返回求解结果。

gams条件方程

gams条件方程GAMS条件方程GAMS（General Algebraic Modeling System）是一种用于数学建模和优化的高级编程语言。

在GAMS中，条件方程是一种用于描述数学模型中约束条件的重要工具。

本文将介绍关于GAMS条件方程的基本概念和使用方法。

一、什么是条件方程在数学建模中，我们通常需要将实际问题转化为数学模型，并通过一系列的约束条件来限制模型的解空间。

条件方程就是用于表示这些约束条件的数学表达式。

条件方程可以包含各种数学运算符和函数，如加减乘除、幂函数、指数函数等。

它们可以是线性方程、非线性方程、等式、不等式等形式。

通过使用条件方程，我们可以将实际问题中的各种限制条件转化为数学表达式，进而用于建立数学模型。

二、条件方程的基本语法在GAMS中，条件方程的语法一般为：equation_name.. equation_expression = 0;其中，equation_name是条件方程的名称，equation_expression是条件方程的表达式。

等号后面的0表示方程等式的右边为0，即将条件方程转化为等式的形式。

条件方程的表达式可以包含各种数学运算符和函数。

我们可以使用加减乘除、幂函数、指数函数等来构建复杂的条件方程。

在表达式中，我们还可以使用各种变量和参数来表示模型中的各种数值。

三、条件方程的应用举例为了更好地理解条件方程的应用，我们来看一个简单的例子。

假设我们要优化一个生产计划问题，其中有两种产品X和Y。

我们需要满足以下条件：1. 总生产量不能超过某个固定值；2. 产品X的产量必须大于产品Y的产量；3. 产品X和产品Y的产量之和必须等于总生产量。

我们可以将以上条件转化为GAMS条件方程的形式：equation1.. X + Y = TotalProduction;equation2.. X - Y >= 0;equation3.. TotalProduction <= MaxProduction;其中，equation1表示产品X和产品Y的产量之和等于总生产量，equation2表示产品X的产量必须大于等于产品Y的产量，equation3表示总生产量不能超过某个固定值。

GAMS程序的使用

电力设备电气绝缘国家重点实验室 State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment
3.GAMS的输入输出功能
1）输入（可选择） • GAMS具有丰富的输入功能，除了通过文本文档，
还可以通过EXCEL文件输入数据： • 例：
建立数学模型并命名。Model语句最简单的形式是用关键字all，也就是说所有的方程式都是模型的一部分，也可以只集中部分方程。
电力设备电气绝缘国家重点实验室 State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment
2.GAMS程序基本结构
电力设备电气绝缘国家重点实验室 State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power • GAMS可以通过GDX工具将结果输出到EXCEL文件，
主要有两种常见的方法，具体的代码如下： • （1）通过gdx2xls
92.06
区间g2 0.68
2.45
9.59
-0.279 0.33
151.9
35.53
电力设备电气绝缘国家重点实验室 State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment
• 决策变量：
• Pchp(t)=热电联产发电出力（MW） • Qchp(t)=热电联产供暖出力（MW） • qqchp(t,g)=分区间热电联产供暖出力（MW） • cost=系统总成本(Yuan) • ehp(t)=热泵耗电功率（MW） • qhp(t)=热泵供热功率（MW） • Pb(t)=系统外购电（MW） • Ps(t)=系统外售电（MW） • X(t,g)=热电联产热出力工况状态（0、1变量）

GAMS用户手册(中文翻译第2-15章)

目录第二章GAMS指南 (8)2.1 引言 (8)2.2 GAMS模型的结构 (10)2.3 集合 (12)2.4 数据 (13)2.4.1 清单数据输入 (13)2.4.2 表格数据输入 (14)2.4.3 直接赋值数据输入 (14)2.5 变量 (15)2.6 方程 (16)2.6.1 方程声明 (16)2.6.2 GAMS的求和符号（乘积符号） (17)2.6.3 方程定义 (17)2.7 目标函数 (19)2.8 模型和求解语句 (19)2.9 显示语句 (20)2.10 .lo，.l，.up，.m数据库 (20)2.10.1 变量边界和初始值的赋值 (20)2.10.2 最优值的转化和显示 (21)2.11 GAMS输出 (22)2.11.1 复写 (22)2.11.2 错误信息 (24)2.11.3 引用地图 (26)2.11.4 方程清单 (27)2.11.5 模型统计数据 (28)2.11.6 状态报告 (28)2.11.7 解报告 (29)2.12 总结 (30)第三章GAMS 程序 (32)3.1 引言 (32)3.2 GAMS程序的结构 (32)3.2.1 GAMS输入的格式 (32)3.2.2 GAMS语句的分类 (33)3.2.3 GAMS程序的组织 (33)3.3 数据类型和定义 (34)3.4 语言项 (35)3.4.1 字符 (35)3.4.2 保留词 (35)3.4.3 标识符（Identifiers） (36)3.4.4 标签 (36)3.4.5 文本 (37)3.4.6 数字 (37)3.4.7 分隔符 (38)3.4.8 注释 (38)3.5 小结 (39)第四章集合定义 (40)4.1 引言 (40)4.2 简单集合 (40)4.2.1 语法 (40)4.2.2 集合名称 (40)4.2.3 集合元素 (41)4.2.4 相关文本 (42)4.2.5 作为集合元素的序列 (42)4.2.6 多集合声明 (43)4.3 别名语句：一个集合多个名称 (43)4.4 子集合和定义域检查 (44)4.5 多维集合 (45)4.5.1 一对一映射 (45)4.5.2 多对多映射 (46)4.6 小结 (47)第五章数据输入：参数，标量和表格 (48)5.1 引言 (48)5.2 标量 (48)5.2.1 语法 (48)5.2.2 例子 (48)5.3 参数 (49)5.3.1 语法 (49)5.3.2 例子 (49)5.3.3 高维数据参数 (50)5.4 表格 (50)5.4.1 语法 (51)5.4.2 例子 (51)5.4.3 续表 (52)5.4.4 超过两维的表格 (52)5.4.5 浓缩表格 (53)5.4.6 处理长行表格 (54)5.5 Acronyms (54)5.5.1 语法 (54)5.5.2 示例 (55)5.6 小结 (55)第六章参数的数据处理 (56)6.1 引言 (56)6.2 赋值语句 (56)6.2.1 标量赋值 (56)6.2.2 指数化赋值 (56)6.2.3 在赋值中直接采用标签 (57)6.2.4 子集上的赋值 (57)6.2.5 控制指数的相关问题 (57)6.2.6 赋值中扩展值域的标识符 (58)6.2.7 赋值中的Acronyms (58)6.3 表达式 (58)6.3.1 标准算术运算 (58)6.3.2 指数化运算 (59)6.3.3 函数 (60)6.3.4 扩展值域算法和错误处理 (61)6.4 小结 (62)第七章变量 (63)7.1 引言 (63)7.2 变量声明 (63)7.2.1 语法 (63)7.2.2 变量类型 (64)7.2.3变量声明的方式 (64)7.3 变量属性 (65)7.3.1 变量的边界 (65)7.3.2 定值变量 (65)7.3.3 变量的活动水平 (66)7.4 显示语句和赋值语句中的变量 (66)7.4.1 对变量属性进行赋值 (66)7.4.2 赋值语句中的变量属性 (66)7.4.3 显示变量属性 (67)7.5 小结 (68)第八章方程 (69)8.1 引言 (69)8.2 方程声明 (69)8.2.1 语法 (69)8.2.2 例子 (69)8.3 方程定义 (70)8.3.1 语法 (70)8.3.2 例子 (70)8.3.3 标量方程 (71)8.3.4 指数化方程 (71)8.3.5 在方程中明确使用标签 (71)8.4 方程定义中的表达式 (72)8.4.1 方程定义中的算术算子 (72)8.4.2 方程定义中的函数 (72)8.4.3 避免方程中的无定义操作 (73)8.5 方程的数据处理问题 (73)第九章模型和求解语句 (75)9.1 引言 (75)9.2 模型语句 (75)9.2.1 语法 (75)9.2.2 模型的分类 (76)9.2.3 模型属性 (76)9.3 求解语句 (77)9.3.1 语法 (78)9.3.2 合法求解语句的要求 (78)9.3.3 求解语句触发的行动 (78)9.4 多个求解语句的程序 (79)9.4.1 几个模型 (79)9.4.2 敏感性分析和场景分析 (79)9.4.3 非标准算法的迭代执行 (80)9.5 让GAMS获得新的求解模块 (81)第十章GAMS输出 (82)10.1 引言 (82)10.2 示例模型 (82)10.3 编辑输出 (83)10.3.1 输入文件的复写 (83)10.3.2 符号引用地图 (85)10.3.3 符号清单地图 (86)10.3.4 单元素清单地图 (87)10.3.5 实用的dollar（$）控制指令 (88)10.4 执行输出 (88)10.5 求解语句生成的输出 (89)10.5.1 方程清单 (89)10.5.2 列清单 (90)10.5.3 模型统计数据 (91)10.5.4 求解摘要 (92)10.5.5 求解模块报告 (95)10.5.6 解清单 (95)10.5.7 报告摘要 (97)10.5.8 文件概要 (97)10.6 错误报告 (97)10.6.1 编辑错误 (98)10.6.2 编辑时间错误 (99)10.6.3 执行错误 (100)10.6.4 求解错误 (100)10.7 小结 (101)第十一章条件表达式，赋值和方程 (102)11.1 引言 (102)11.2 逻辑条件 (102)11.2.1 作为逻辑条件的数值表达式 (102)11.2.2 数值关系算子 (102)11.2.3 逻辑算子 (103)11.2.4 集合元素 (103)11.2.5 包含Acronyms的逻辑条件 (103)11.2.6 逻辑条件的数值 (104)11.2.7 混合逻辑条件――算子优先顺序 (104)11.2.8 混合逻辑条件――例子 (105)11.3 Dollar条件 (105)11.3.1 例子 (105)11.3.2 嵌套dollar条件 (105)11.4 条件赋值 (106)11.4.1 dollar置于赋值语句左边 (106)11.4.2 dollar置于赋值语句右边 (107)11.4.3 在指数化运算中过滤控制指数 (107)11.4.4 过滤赋值语句中的集合 (108)11.5 条件指数化运算 (109)11.5.1 在指数化运算中过滤控制指数 (110)11.6 条件方程 (111)11.6.1 代数表达式中的dollar算子 (111)11.6.2 定义域的dollar控制 (111)11.6.3 过滤定义域 (112)第十二章动态集合 (113)12.1 引言 (113)11.2 动态集合的元素赋值 (113)11.2.1 语法 (113)11.2.2 例子 (113)12.2.3 多指数动态集合 (114)11.2.4 动态集合定义域上赋值语句 (114)12.2.5 定义在动态集合定义域上的方程 (114)12.3 使用带有动态集合的dollar控制 (115)12.3.1 赋值 (115)12.3.2 指数化运算 (115)12.3.3 方程 (116)12.3.4 通过动态集合过滤 (116)12.4 集合运算 (117)12.4.1 并集 (117)12.4.2 交集 (117)12.4.3 补集 (117)12.4.4 差集 (117)12.5 小结 (118)第十三章作为序列的集合：有序集合 (119)13.1 引言 (119)13.2 有序和无序集合 (119)13.3 ord和card (120)13.3.1 ord算子 (120)13.3.2 Card算子 (121)13.4 lag和lead算子 (121)13.5 赋值语句中的lags和leads (122)13.5.1 线性lag和lead算子――引用 (122)13.5.2 线性lag和lead算子――赋值 (122)13.5.3 循环lag和lead算子 (123)13.6 方程中的lags和leads (124)13.6.1 线性lag和lead算子――定义域控制 (124)13.6.2 线性lag和lead算子――引用 (125)13.6.3 循环lag和lead算子 (125)13.7 小结 (126)第十四章显示语句 (127)14.1 引言 (127)14.2 语法 (127)14.3 例子 (127)14.4 显示语句中的标签顺序 (128)14.4.1 例子 (129)14.5 显示控制 (130)14.5.1 全局显示控制 (130)14.5.2 局部显示控制 (130)14.5.3 生成列表格式数据的显示语句 (131)第十五章put书写工具 (133)15.1 引言 (133)15.2 语法 (133)15.3 例子 (133)15.4 输出文件 (135)15.4.1 定义文件 (135)15.4.2 赋值文件 (136)15.4.3 关闭文件 (136)15.4.4 添加内容到文件 (136)15.5 页面格式 (137)15.6 页面区域 (138)15.6.1 访问不同的页面区域 (138)15.5.2 分页 (139)15.7 定位页面指针 (139)15.8 系统后缀 (139)15.9 输出项 (140)15.9.1 文本项 (140)15.9.2 数字项 (141)15.9.3 集合值项 (142)15.10 全局输出项格式 (142)15.10.1 字段对齐 (142)15.10.2 字段宽度 (142)15.11 局部输出项格式 (143)15.12 额外的数字显示控制 (143)15.12.1 例子 (144)15.13 指针控制 (145)15.13.1 当前指针列 (145)15.13.2 当前指针行 (146)15.13.3 末行控制 (146)15.14 分页控制 (147)15.15 例外处理 (147)15.16 与put语句相关的错误来源 (147)15.16.1 语法错误 (147)15.16.2 put错误 (148)15.17 简单的电子数据表/数据库应用 (148)15.17.1 例子 (148)第二章 GAMS 指南2.1 引言本书的介绍部分将给出一个详细的例子，介绍如何使用GAMS 来描述、求解和分析一个简单的小型优化问题。

gams软件在电力系统调度程序应用例子

GAMS 软件在电力系统中的应用本文由侯文庭撰写，中国科学软件网发布GAMS 集众多性能优越的求解器于一体，可求解LP 、NLP 、QCP 、MIQCP 、MIP 、MINLP 等各种类型的优化问题，具有语法简洁、建模精确、求解便利等优点，是一款十分强大的数学规划和优化软件。

GAMS 广泛地应用于各种领域的各类优化问题，其同样适用于电力系统最优运行与规划领域。

在电力系统中，每天都需要根据次日的负荷预测结果提前做出发电计划，即日前发电计划。

制定日前发电计划，就不可避免地要对各类机组的运行状态和出力加以确定，也即机组组合问题。

机组组合（Unit Commitment ，UC ）问题是一个高维、离散、非凸的大规模混合整数非线性规划问题（MINLP ），难以直接求解。

近年来大多通过建立UC 的MIP 模型来求解，MIP 模型极大地降低了计算复杂度，表现十分出色。

以下通过UC 的MIP 模型的建立和求解来介绍GAMS 在电力系统优化领域中的应用，以供读者参考。

1 UC 线性模型的建立1.1 UC 的MIP 模型目标函数：11min[()]T Nt t i i Ui t i f P C ==+∑∑ 其中： 2,,1()(())iM ttti iii i i i i i m i m m f p d a b p c p f p ==+++∑,,,,,()t t t Ui on i hot i cold i cold i hot i C d C d C C =+-约束条件：1) 功率平衡约束10Nt t i D i P P =-=∑2) 旋转备用约束1Nt t t i i D R i d P P S =≥+∑ 3) 机组出力约束t t t i i i i i d P P d P ≤≤4) 爬坡约束1,,t t down i i i up i P P P P --≤-≤5) 最小启停时间约束,,max(1,1),[1,24]on i tt t on i i i k t T d d t G =-+≤∈+∑,,max(1,1)1,[1,24]off i tt t off i i i k t T d d t L =-+≤-∈+∑ 00,,max{0,min{,()}}on i i i on i G T d T T =- 00,,max{0,min{,(1)()}}off i i i off i L T d T T =--6) 启停逻辑约束1,,t t t t i i on i off i d d d d --=-1(1)0iG t i t d =-=∑10iL t i t d ==∑7) 冷启动约束,,t t cold i on i d d ≤,,,1,,,,1[2,24]off i off i cold i t T t t off i cold ion icold i k t T T ddt T T --=---≥-∈++∑,1,,,,1,[1,1]off i t T t t off i cold ion icold i k ddd t T T --=≥-∈++∑,,1,10,off i cold i it i t T T T u else⎧≤++-⎪=⎨⎪⎩ 8) 功率的分段线性化,,1iM t t t iii i m i m m p d p f p ==+∑,,,10t i m i m i m p p p -≤≤- ,()/i m i i i p P P P m M =+-,,,1()i m i i m i m i f c p p b -=-+其中：()t i i f p 、t Ui C 分别表示机组的发电成本和启动成本；ti d 是一个0-1变量，“1”表示开机，“0”表示停机； i a 、i b 、i c 分别表示发电成本参数；,i m f 、,ti m p 分别为线性分段斜率和功率tiP的分段变量；,hot i C 、,cold i C 分别为热启动费用和冷启动费用；,t on i d 、,t off i d 、,tcold i d 分别为启动控制0-1变量、停机控制0-1变量和冷启动控制0-1变量；D tp 表示负荷；tR S 为旋转备用，取为负荷的10%；i P 、i P 分别表示发电机功率的上下限；,up i p 、,down i p 分别表示爬坡和滑坡速率；t 表示时段，T 表示时段总数，N 为机组总数；,on i T 、,off i T 、,cold i T 分别为最小开机时间、最小停机时间和冷启动时间；0,on i T 、0,off i T 分别为初始启停时间，0i d 为初始机组状态，0i T 为机组初始启停状态0,,i on i off i T T or T =；,i m p 为分段点，m 表示第m 分段，M 为总分段数。

GAMS_软件介绍

• • • • •
矩阵为供销地区的距离（单位：千公里）每公里运费为$90 / 千公里 Supplies—供应商的生产量 Demands—采购商的需求量优化目标：运费最低
运输问题数学语言描述
GAMS 语言描述
GAMS模型整体结构模型整体结构
Inputs
• • • • • • Sets（指定） Data（Parameters, Tables, Scalar） Variables Equations Model and Solve statements Display statement (optional)
• GAMS提供的描述大型复杂模型的语言体系十分简洁，并将算法封装于系统内部 • 输入文件形式与模型描述的自然语言一致，便于理解和掌握。 • 易于操作，封装的算法均可直接调用，无须改变用户的模型描述。 • 可求解各种类型的实际问题，如LP（线性规划）、NLP、ILP、MLP等
举一个线性规划的例子
• Equations
(1)常用符号 (2)定义步骤
定义等式的名称标记“ . . ” 运算的控制维左边表达式控制维的约束（可选）符号右边表达式
(3)符号类型
(4)举例
Remark：在约束式的两边均可以出现变量，而且同一变量可以出现多次
• Model And Solve
(1)模型定义
all：包括所有的变量和等式
(2)模型求解 (3)求解方法
• Display
(1) 结果输出
(2) 输出类型
.lo .l .up .m
表示输出变量的下限表示输出变量的最终结果表示输出变量的上限表示输出变量的边际效应
Outputs
Echo Prints

GAMS语言简介

运输问题

在大家熟悉的运输模型中，我们通常假设某种商品由多个厂商供给，并在多个市场销售。已知每个厂商的生产量和每个市场的需求量，以及从不同厂商将商品运输到不同市场的运输成本。求：每个厂商向不同市场的运输量是多少，才能最小化总运输成本？
ai
代数表达式
运输问题在GAMS中的对应实体

实体类型的名称对不同建模者可能不同。例如，经济学家使用外生变量和内生变量这两个术语来分别表示给定的数据和决策变量。在GAMS中，采用的术语如下：指数被称为集合（sets），给定数据被称为参数（parameters），决策变量被称为变量（variables），限制条件和目标函数被称为方程（equations）。
方程的声明

方程必须在分开的语句中进行声明和定义。声明的格式与 GAMS其它实体一样。首先是关键字Equations，而后是要声明的一组或多组方程或不等式的名称，定义域和文本。我们的运输模型中包含下列方程声明：

记住单词Equation在GAMS中有非常广阔的意思。它包含等式和不等式关系，单一名称的GAMS方程能指向一个或多个这些关系。例如，cost没有定义域，因此它是单个方程。但supply却指向定义在定义域i上的一组不等式。

一旦模型被声明并赋予方程，我们就能调用求解模块。这可通过求解语句来实现，在我们的例子中写成：
方程的定义

1.
2. 3. 4. 5. 6. 7.
由于其多样性，方程定义是GAMS中最复杂的语句。方程定义的成分，按顺序包括：被定义方程的名称定义域定义域限制条件（可选的）符号‘..’ 左边表达式关系算子：=l=，=e=，=g= 右边表达式运输例子包含三个语句：

GAMS中文使用手册连载04

这几天简直忙迷糊了，才来写手册。

对不起了。

先从set开始。

Set有很多的用法可以定义。

最常见的形式就是：set t /Jan,Feb,Mar/这里最好不要用简单的，i,j 来表示,或者如果想和自己的模型一致的话，可以把general symbol 写成i,j,t的形式然后把每一个elemement写成具体的。

每一个set还可以有自己的alias。

也就是别名。

因为很多时候还要建立很多二元操作。

可以这样写：alias(c,cp,cpp,cppp);定义subset: set set01(set02): set01 是set02 的subset高维度set：主要是定义mapping：mapping(i,j)/i1.j1,i2.j2/如果在模型里面要定义某种特定的操作，可以先在set里面定义。

(a,b).c.d a.c.d, b.c.d(a,b).(c,d) .e a.c.e, b.c.e, a.d.e, b.d.e(a.1*3).c (a.1, a.2, a.3).c or a.1.c, a.2.c, a.3.c1*3. 1*3. 1*3 1.1.1, 1.1.2, 1.1.3, ..., 3.3.3set的domain可以用card(i)来表示,顺序可以用ord(i)来表示。

这两个操作在模型里面非常的重要，很多复杂的集合操作都是建立在这两个基础上的。

下次开始讲data顺便说一句，微软已经开发一个solver foundation 来抗衡象GAMS这样的工具。

你可以在excel里面建模。

非常的简单。

我曾经在他们的论坛上和一个以前在GAMS工作的人讨论过他们的有缺点。

以后在详细的介绍给大家。

GAMS软件应用教程动态CGE模型

碳税征收对我国宏观经济及碳减排影响的模拟研究：基于动态CGE模型（GAMS软件）本文由娄峰老师撰写，中国科学软件网发布一、引言随着自然资源的急剧消耗、污染物的大量排放和生态环境的日益恶化，频频发生的严重雾霾天气使我们深刻体会和认识到发展低碳经济的迫切性和必然性。

自 2007 年以来，我国 CO2排放总量首超美国，居世界第一；2009年我国政府第一次以约束性指标的方式宣布，到2020年，中国单位GDP二氧化碳排放将比2005年下降40%-45%。

然而，我国“富煤、少气、缺油”的能源现状，以及伴随工业化、城镇化、现代化建设的巨量能源需求，使得我国未来碳排放形势日益严峻。

随着国际气候谈判的进展和国内减排形势压力的加大，征收碳税已经迫在眉睫，但由于种种原因，我国迟迟没有实施碳税。

从技术层面上讲，碳税如何征收？征收多少？征收碳税会对我国社会福利、宏观经济及相关行业生产什么影响？碳税的“双重红利”效应是否存在？这都是亟待解决和明确的问题。

由于碳税征收的影响度和波及面较广，涉及行业、居民、政府等整个经济系统，因此，从国际文献上看，大多部分学者均采用了具有严密理论体系、能够模拟分析经济系统内相互作用机理的可计算一般均衡（CGE）模型进行模拟分析，其中代表性文献主要有：Whalley 和Wigle（1990），Burniaux和Nicoletti （1992），Floros和Vlachou（2005），Galinato and Yoder（2009），Allan G. et al.（2014），总体说来，国外关于应用CGE模型进行碳税研究相对比较成熟。

近年来，国内关于碳税的研究也不断增加。

贺菊煌、沈可挺等（2002）建立了一个静态CGE模型分析了征收碳税对国民经济各部门的影响；朱永彬等（2010）基于一个静态CGE模型，通过引入碳税，假设六种情景对碳税政策的减排效果及其对宏观经济和各产业部门的影响进行了分析；郭正权等（2012）基于静态CGE模型分析了我国发展低碳经济中碳税政策对能源需求与二氧化碳排放的影响；石敏俊等（2013）利用CGE模型，设计了单一碳税、单一碳排放交易以及碳税与碳交易相结合的复合政策等不同情景，模拟分析了不同政策的减排效果、经济影响与减排成本。

GAMS软件应用教程动态CGE模型

GAMS软件应用教程动态CGE模型GAMS（General Algebraic Modeling System）是一种用于建模和求解复杂优化问题的程序语言和环境。

它可以用于开发和求解各种数学规划模型，包括线性规划、整数规划、非线性规划等。

动态计算一般均衡（CGE）模型是一种宏观经济模型，用于分析经济体系中的产出、消费和价格等变量之间的相互关系。

它基于一组经济方程和市场均衡条件，考虑多个产业、多个部门和多个经济代理人之间的相互作用。

在GAMS中使用动态CGE模型，首先需要定义模型的变量、参数、约束和目标函数等。

变量可以包括产业产出、消费、价格等，参数可以包括技术系数、需求弹性等。

约束可以包括市场均衡条件、资源约束等。

目标函数可以是最大化总产出、最小化总成本等。

以下是使用GAMS建立和求解动态CGE模型的一般步骤：1. 定义变量：首先需要定义模型中的变量。

例如，可以定义不同产业的产出变量、投入变量、价格变量等。

可以使用GAMS中的变量类型（如positive、negative、free等）来定义变量。

2. 定义参数：接下来需要定义各种参数，如技术系数、需求弹性等。

这些参数可以通过实证研究或根据经济理论来确定。

可以使用GAMS中的parameter类型来定义参数。

3. 定义约束：模型中的约束可以包括市场均衡条件、资源约束等。

可以使用GAMS中的equation类型来定义约束。

可以通过将变量和参数组合，使用等式或不等式来定义约束条件。

4. 定义目标函数：目标函数可以是最大化总产出、最小化总成本等。

可以使用GAMS中的具体模型类型（如linear、nonlinear等）来定义目标函数。

5.求解模型：完成模型的定义后，可以使用GAMS中的求解命令来求解模型。

GAMS提供了多种求解器，如CPLEX、GUROBI等，可以根据具体问题选择合适的求解器。

6. 分析结果：求解模型后，可以通过分析模型的结果来获得关于产出、消费、价格等变量的信息。

GAMS软件应用教程动态CGE模型

GAMS软件应用教程动态CGE模型1.安装和配置GAMS软件2.创建GAMS模型文件3.定义模型参数和变量在GAMS模型文件中，首先需要定义模型的参数和变量。

模型参数是模型中的常量，如价格、需求量等。

模型变量是模型中的可变量，如产量、价格调整等。

4.定义模型的约束条件在GAMS模型文件中，需要定义模型的约束条件。

约束条件限制了模型变量的取值范围，如供需平衡、资源限制等。

约束条件可以包括线性和非线性的等式和不等式。

5.定义目标函数在GAMS模型文件中，需要定义模型的目标函数。

目标函数是需要优化的模型变量，如社会福利、经济增长等。

目标函数可以是线性的也可以是非线性的。

6.运行模型在GAMS模型文件中，可以使用GAMS语言编写模型的求解算法。

GAMS提供了一些内置的求解器，可以选择适合当前模型问题的求解算法。

在运行模型之前，需要使用GAMS命令进行语法检查，确保模型的正确性。

7.分析和解释模型结果运行模型后，GAMS会生成模型的结果报告。

可以使用GAMS提供的工具进行模型结果的分析和解释。

通过分析结果，可以了解模型变量的取值、变化趋势等，从而得出对经济系统的决策和政策的影响。

8.优化模型在实际应用中，可能需要对模型进行优化调整。

可以通过修改模型的参数、变量、约束条件和目标函数，来优化模型的性能和准确性。

GAMS提供了丰富的工具和函数，用于优化模型的设计和求解。

使用GAMS软件应用动态CGE模型需要一定的经济学和数学建模的知识。

掌握GAMS软件的使用方法和技巧，可以使得经济模型的构建和求解更加高效和准确。

通过对动态CGE模型的应用，可以对经济系统的发展和政策变化进行深入的研究和分析，从而为决策者提供科学的决策依据。

gams的if判断变量

gams的if判断变量
在GAMS中，可以使用if语句来进行条件判断。

if语句的一般
形式如下：
GAMS.
if (condition,。

true_action,。

false_action);
其中，condition是一个逻辑表达式，true_action是在条件为
真时执行的动作，false_action是在条件为假时执行的动作。

在GAMS中，条件可以是任何逻辑表达式，比如变量之间的关系、常数和变量之间的关系等。

例如，可以使用if语句来根据变量的取
值来执行不同的操作。

下面是一个简单的示例，假设有一个变量x，如果x大于0，则
将y赋值为1，否则将y赋值为-1： GAMS.
Scalar x, y;
x = 5;
if (x > 0,。

y = 1;
display y;
,。

y = -1;
display y;
);
在上面的示例中，如果x的值大于0，则会执行y=1和display y；如果x的值小于等于0，则会执行y=-1和display y。

需要注意的是，在GAMS中，if语句的true_action和
false_action可以包含多个语句，每个语句用分号分隔。

另外，还可以使用elseif来添加多个条件判断。

希望这个回答能够帮助到你，如果你有任何其他关于GAMS中
if判断变量的问题，都可以继续问我。

GAMS中文教程

二GAMS简明教程由Richard E. Rosenthal编著（译者：该翻译由华中科技大学能源与动力工程学院小海完成，由于译者水平有限，其中肯定会有些问题，欢迎大家阅读并批评指正！）2.1 简介这本书的简介部分以一个详细的例子结束，这个例子是一个用GAMS进行表达、解决和分析的小而简单的优化问题。

由来自蒙特利尔市Naval研究生院的Richard E.Rownthal编写。

通过这个例子我们可以对GAMS有一个快速而全面的了解。

很多地方引用到本书其他章节的知识，方便大家进一步查阅；而阅读这一部分即使不看本书其他章节也能看懂并且有所收获。

例子是一个关于运输的线性规划问题，这个问题在最优化技术发展过程中曾经被当做实验对象。

用这个例子展示GAMS这类代数建模语言的强大功能是很好的选择，因为不管手头要处理的问题有多大，运输问题本身具有一个简单的、可用的代数结构。

你可以发现，如果要解决一个非常大的运输问题，我们将呈现的用于解决小规模运输问题的GAMS输入文件中的内容并不需要改变多少。

在熟悉的运输问题中，我们考虑几个工厂的供应和几个市场的需求的商品，我们也给出从工厂运输商品到市场的单位花费。

这其中的经济学问题是：怎样安排运输使得我们的总运输成本最小？这个问题的代数表达常常采用下列方式：Indices:i = plantsj = marketsGiven Data:ia= supply of commodity of plant i (in cases)ijb= demand for commodity at market jijc = cost per unit shipment between plant i and market j ($/case)Decision Variables:ijx = amount of commodity to ship from plant i to market j (cases),Whereijx ≥0, for all i, jConstraints:Observe supply limit at plant i:jij ja x≤∑for all i (cases)Satisfy demand at market j:ij jix b ≥∑for all j (cases)Objective Function: Minimizeij ijijcx ∑∑($K)注意这个例子显示了一些一般情况下我们认为是好习惯的建模方式，这些在GAMS里面被继承了。

MINLP例子Gams

MINLP例子Gams1.例子(1)一个比较深刻的印象就是：电网直流潮流计算的时候，关于电量的一定要用标幺值，因为，你在用的电抗都是标幺值。

发电机的发电量，不要用有名值，要除以Sbase.。

在这里出现了问题，我还是调试了很久才发现这个问题(2)在写气网线性化程序的时候，发现参考文献的模型理解的不是很透彻，导致写的模型约束条件表达不是很准确，导致模型表达出现错误，所以模型一直没有解。

修改模型一定要细致认真。

2，给变量设置初值Provide better initial values for your variables. 初值在求解NLP 问题的时候，给一个好的初值，真的很有用。

3，松弛变量约束Relax the variable limits, rerun the model. If the problemis resolved, then it means that the variable limits should berevised. If your model contains integer/binary variables, thenyou can solve the model using relaxed optionFor example, the MIP model can be solved using RMIP. Thiswould ask the GAMS to neglect integer nature of the variables(the variable limits remain unchanged). For relaxing theMINLP and MIQCP, you should use RMINLP and RMIQCP,respectively.MIP 问题改成 RMIPMINLP 问题改成 RMINLP如果松弛以后，模型有解了。

那么就要看看变量的限制了。

GAMS语言简介

运输问题

在大家熟悉的运输模型中，我们通常假设某种商品由多个厂商供给，并在多个市场销售。已知每个厂商的生产量和每个市场的需求量，以及从不同厂商将商品运输到不同市场的运输成本。求：每个厂商向不同市场的运输量是多少，才能最小化总运输成本？
ai
代数表达式
运输问题在GAMS中的对应实体

实体类型的名称对不同建模者可能不同。例如，经济学家使用外生变量和内生变量这两个术语来分别表示给定的数据和决策变量。在GAMS中，采用的术语如下：指数被称为集合（sets），给定数据被称为参数（parameters），决策变量被称为变量（variables），限制条件和目标函数被称为方程（equations）。
变量的类型

一旦被声明，每个变量就必须赋予一个类型。允许的变量类型如下：

在我们的运输模型中，z处于默认的free类型下，但x(i,j)通过如下语句被限制为非负：
方程（Equations）

GAMS代数建模语言的强大功能在方程以及包含在所构建模型中限制不等式的构建中体现的淋漓尽致。这是因为只要一组方程或不等式有相同的代数结构，这个组中的所有方程或限制式都能同时构建，而不用单独构建。
列表（list）数据输入

当然，我们也可以将它分成两个语句：
列表（list）数据输入

定义域元素及其各自参数值的罗列可采用任何你喜欢的形式。唯一的规则是整个列表必须在斜杠之中 GAMS编辑器有一个非常有用的特性，称为定义域检查，它保证列表中的每个定义域元素在实际中是引用集合的元素。例如，如果你在声明集合i的语句中正确地拼写了 ‘Seattle’，而在随后的元素值列表中拼错为‘Seatle’，那么GAMS编辑器将给出一个错误信息，说明元素‘Seatle’ 并不属于集合i。零是所有参数的默认值。因此，你只要将非零的参数输入元素值列表中即可常数被认为是没有定义域的参数，用Scalar语句进行声明和赋值，它包含只有一个值的退化的列表

《GAMS程序的使用》课件

GAMS 应用实例
能源系统优化调度
介绍利用GAMS优化电力系统、原油储运体系、大型热供应系统等方面的应用案例。
交通运输方案优化
讲解如何使用GAMS对航班计划、车辆路径、航运调度进行优化，降低物流成本和能源消耗。
农业资源配置优化
结合实际案例，讲解 GAMS如何在农业中用于优化宏观决策、精细管理、农田规划等方面。
根据不同的问题类型、处理速度和精度等不同因素，介绍如何选择最适合的求解器。
逐一介绍GAMS支持的各种求解器的特点，助您选择合适的求解器。
GAMS 编程实例
1
非线性规划
2
详细讲解GAMS语言在直接搜索法和引导搜索法中的使用方法，并结
合案例分析。
线性规划
介绍GAMS语言在单目标和多目标线性规划中的使用方法及相关经典模型。
总结与展望
1 优点与亮点
总结GAMS程序的优点，如操作简单、强大的数学和统计学库、丰富的求解器等。
2 不足之处
探讨GAMS程序存在的不足和问题，为未来的发展提出展望和建议。
3 未来的发展及应用前景
展望GAMS的未来发展，讲解未来的挑战和机遇，以及GAMS在各个领域的广泛应用。
2
基本元素
介绍GAMS程序中最基本的三个元素-数据结构、程序语言和求解器，以及它们之间的关系。
3
注释
讲解GAMS语言中注释的使用方法，以及常用的注释类型。
GAMS 求解器
求解器的作用
GAMS的求解器能够帮助您优化模型并得到最优解。介绍 GAMS支持的求解器，并解释这些求解器的不同之处。
如何选择中都能显示极佳的性能表现，支持各种不同的求解器和文件格式，还能适应各种不同的应用领域。

GAMS培训材料(语法及案例)2011

案例一：简单的种植水平模型..................................... 50 案例二：家庭效用最大化......................................... 55 案例三：非线性回归问题......................................... 57 案例四：经济最优增长 Ramsey 模型 ............................... 58 案例五：OPEC 最佳定价和开采量模型 .............................. 61 案例六：工业污染控制问题....................................... 63 案例七：简单投资组合模型....................................... 66 案例八：贷款偿还因素问题....................................... 68 案例九：最优增长模型........................................... 71 案例十：Ajax 纸业公司生产计划 .................................. 73 案例十一：基本生产和库存模型................................... 75 案例十二：Robust 最优化问题 .................................... 78 案例十三、$title MathOptimizer Example 1 (MATHOPT1,SEQ=255).... 79
8.1 The SAM Table:............................................ 122

gams使用实例

r语言gams模型

gams条件方程

GAMS程序的使用

GAMS用户手册(中文翻译第2-15章)

gams软件在电力系统调度程序应用例子

GAMS_软件介绍

GAMS语言简介

GAMS中文使用手册连载04

GAMS软件应用教程 动态CGE模型

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GAMS中文教程

MINLP例子Gams

GAMS语言简介

《GAMS程序的使用》课件

GAMS培训材料(语法及案例)2011

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