Descriptivo

Modelación y solución de problemas de optimización usando GAMS

Descripción:

En este curso se abordarán de manera práctica y sencilla la formulación, programación y solución de diferentes modelos de optimización (programación lineal, no lineal, entera y mixta) en GAMS. Se darán herramientas a los participantes para la interpretación de resultados de la modelación, mediante ejemplos sencillos. Los asistentes podrán interactuar con el software y resolver dudas y problemas frecuentes que se presentan al empezar a modelar problemas de optimización en GAMS.
Docentes que desean implementar en la enseñanza de modelos matemáticos, algebraicos y de optimización el uso de software potente para la modelación y solución de problemas de optimización de gran escala y altamente complejos. Profesionales y personas que usan o están interesadas en usar modelos de optimización como apoyo a la toma de decisiones de cualquier tipo.
Al final del curso, el participante sabrá cómo programar y solucionar modelos de optimización de cualquier tipo (programación lineal, no lineal, entera, y mixta) en GAMS. Tendrá la capacidad de analizar los resultados de la modelación tanto dentro de GAMS como por fuera de este (en Ms Excel o Ms Access), y esto le servirá como apoyo a la toma de decisiones para el problema que está modelando. Estará familiarizado con los aspectos básicos e intermedios del software.

Temario Gams

1)Repaso básico de los modelos de optimización

a)Modelos de programación lineal

b)Programación no lineal

c)Programación entera y mixta

d)Conjuntos, parámetros, variables de decisión, función objetivo y restricciones

 

2)Manejo básico del programa

a)Abrir y guardar proyectos. ¿Para qué sirven los proyectos en Gams?

b)Familiarización con el entorno GAMS: Abrir, guardar, opciones generales, etc.

 

3)Programación y Solución de problemas matemáticos y algebraicos con GAMS

a)Definición de índices, conjuntos y parámetros

i)Sets, scalars, table, parameters

b)Funciones predeterminadas de GAMS

i)Matemáticas, trigonométicas, lógicas, etc

ii)De programación: if-else, loop, while, etc.

 

c)Presentación básica de resultados

i)LST file

ii)Display option

iii)Put option

 

4)Programación y Solución de modelos de optimización con GAMS

a)Definición de variables

i)Tipos de variables: positive, negative, free, integer, binary

b)Definición y declaración de ecuaciones (F.O. y restricciones)

c)Definición del modelo formal y solución

i)Tipo de modelo (LP, NLP, MIP, MINLP)

ii)Solvers

d)Ejemplos sencillos

 

5)Más allá de la solución de modelos

a)Selección del solver de acuerdo con el modelo de optimización

b)Ajuste de parámetros del solver y del modelo (Iteraciones, tiempo, muestra de resultados, decimales, etc).

c)Solución de GAMS. ¿Cómo interpretar los resultados que arroja el programa?

d)Opciones de salida de resultados

 

6)Mejor aprovechamiento de GAMS (más allá de lo básico)

a)Lectura de datos desde otros archivos (gms, txt, Excel, etc)

b)Uso de conjuntos dinámicos

c)Solución de varios modelos dentro de un programa.

d)Uso de los resultados de la optimización para otros modelos.

e)Exportación de resultados a txt, Excel y Access para análisis posterior de datos.

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