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.