به دنبال اجرای حرفهای مدلهای بهینهسازی با گمز (GAMS) هستید؟ گمز یک محیط معتبر و قدرتمند برای مدلسازی مسائل بهینهسازی خطی، غیرخطی، عدد صحیح و ترکیبی است که در صنایع انرژی، حملونقل، مالی، تولید و کشاورزی کاربرد گسترده دارد. با GAMS میتوانید سناریوهای پیچیده را بهصورت ساختیافته مدل کنید، خروجیهای دقیق بگیرید و تصمیمهای دادهمحور و آیندهدار بگیرید. از برنامهریزی تولید و زمانبندی تا طراحی زنجیره تامین و مدیریت سبد سرمایهگذاری، این مهارت در بازار کار بسیار پرتقاضا و ارزشآفرین است.
در لنسریفای، پروژههای گمز را رایگان ثبت کنید و در مدت کوتاهی پیشنهادهای حرفهای از فریلنسرهای متخصص دریافت کنید. پروفایلهای تاییدشده، نمونهکارهای معتبر، امتیازهای واقعی و سیستم پرداخت امن به شما کمک میکند با آرامش خاطر بهترین انتخاب را داشته باشید. میتوانید محدوده بودجه را مشخص کنید، زمان تحویل را تعیین کنید و با پیامرسان داخلی، جزئیات مدل، دادهها و فرضیات را شفافسازی کنید. نتیجه؟ همکاری مطمئن، زمانبندی دقیق و تحویل باکیفیت.
چه به دنبال ساخت یک مدل LP/NLP/MIP در GAMS باشید، چه یک پروژه MINLP با حلگرهای قدرتمند مانند CPLEX، Gurobi، CONOPT یا IPOPT، فریلنسرهای ما آمادهاند تا نیاز شما را برآورده کنند. پروژههای رایج شامل بهینهسازی سبد سرمایهگذاری، مساله حملونقل، مکانیابی تسهیلات، تخمین پارامترهای مدل، کالیبراسیون سناریوها، مدلسازی هزینه-فایده، برنامهریزی واحدهای نیروگاهی، تخصیص منابع و تحلیل حساسیت است. اگر به اتصال GAMS با Python یا MATLAB برای پیشپردازش دادهها و گزارشدهی نیاز دارید، متخصصان چندمهارته در دسترساند تا راهکاری کامل، یکپارچه و اقتصادی ارائه دهند.
اگر کارفرما هستید، همین حالا پروژه گمز خود را ثبت کنید و فرصت همکاری با متخصصان حرفهای و خلاق را از دست ندهید. اگر فریلنسر هستید، به پروژههای آیندهدار GAMS بپیوندید، نمونهکار معتبر بسازید و درآمد پایدار و شفاف داشته باشید. از پروژه آزمایشی کوچک شروع کنید، کیفیت را بسنجید و سپس همکاری را گسترش دهید. لنسریفای کنار شماست تا مسیر برونسپاری هوشمند، سریع و امن را هموار کند.
ببینید مشکل اینه که من خودم یکسری که مدل رو ران کردم و جواب شدنی بهم داد ولی متاسفانه فقط دوتا از متغییرهام مقدار گرفتند و بقیه صفر شدند. سپس تونستمم با تغیر داده ها کل متغییرهام مقدار بگیرند ولی مدل نشدنی شد و اخطار 5locally infeasible برام اومد.من حتما باید بتونم برای تمام متغییرهای تصمیمم مقدار بدست بیارم و تحلیل حساسیت کنم.