优化分析是很多领域中都要面临的一个重要问题，求解优化问题的一般做法是：建立模型、编写算法、求解计算。常见的问题类型有线性规划、非线性规划、混合整数规划、混合整数非线性规划、二次规划等，优化算法包括人工智能算法和内点法等数学类优化方法。算法编写是一个较为复杂的过程，对于规模较大且复杂性较高的优化问题尤其如此，且同一种算法在处理不同问题时参数的设置、架构的改动相对不够便利。而GAMS作为一款功能强大的通用代数建模优化软件，能够化繁为简，避开复杂的算法编写，将使用者的目光更多地聚焦到模型上而非算法上，为各类优化问题的求解带来极大便利。旨在帮助各领域研究人员掌握GAMS这一强大优化工具的使用，更好地解决专业问题，内容包括典型优化模型和算法介绍、GAMS安装和介绍、GAMS程序编写、GAMS程序调试、实际应用算例演示与经验分享等五个章节，算例中除了一般案例展示还涵盖了基于GAMS的实际应用案例分析。GAMS是一个通用优化软件，因此内容适合各领域从事优化研究的工作者，有助于各领域研究人员高效处理该领域内各类复杂的优化问题。

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第一章 典型优化模型、算法讲解和基于GAMS进行优化分析的优越性 一、典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等） 二、人工智能算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等） 三、数学优化方法（分支定界法、动态规划法、拉格朗日松弛法、内点法、奔得斯分解法等） 四、基于GAMS进行数学建模和优化分析的优势

第二章 GAMS安装和界面 一、GAMS安装 二、File功能 三、Edit功能 四、Search功能 五、Windows功能 六、Model Libraries模型库 七、Help功能

第三章 GAMS程序编写【讲解+实践操作】 一、模型构成 二、编程原则 三、建立集合Set 1.静态集合 2.多重集合 3.动态集合 4.有序集合（SOS1、SOS2） 四、录入参数Parameter  1.一般标量 2.索引参数 3.表格参数 4.数据导入（Excel表格数据） 5.参数赋值 五、设置变量Variable 1.一般标量 2.索引参数 3.表格参数 4.数据导入（Excel表格数据） 5.参数赋值 六、构建方程Equation 1.方程定义 2.方程关系符 3.函数和运算表达 4.标量方程 5.索引方程 6.条件方程（条件控制$） 七、计算模型Model solve 1.模型的分类和求解 2.计算参数设置（Options） 3.求解器(Solver)的比较分析与选择 八、展示结果Display 1.变量结果展示 2.参数展示 九、一般算例演示

第四章 GAMS程序调试【讲解+实践操作】 一、查看计算日志 二、分析求解报告 三、程序调试方法

第五章 实际应用算例与经验分享 一、基于GAMS的优化实例分享 二、常用表达式注意事项 三、属性修改的其他方法 四、其他软件调用GAMS