در دنیای امروز مهندسی و مدیریت، تصمیمگیری و بررسی مسائل پیچیده و دشوار تبدیل به مشکل بزرگی شده که حل این مشکل نیازمند یک نرمافزار بهینهسازی است که ساختار سادهای داشته باشد. برای حل این موضوع، سازمانها و پژوهشگران روشهای متفاوتی را ارائه دادند که بهترین روش در میان میلیونها روش دیگر، استفاده از نرمافزار پیشرفته و تخصصی GAMS است. ما در این مقاله قصد داریم شما را بیشتر با این برنامه آشنا کنیم و به فواید یادگیری این نرمافزار بپردازیم.
فهرست عناوین
نرمافزار GAMS چیست؟
نرمافزار GAMS که مخفف General Algebraic Modeling System است، یکی از پرکاربردترین زبانهای مدلسازی ریاضی و بهینهسازی است که به دلیل کاهش هزینه در یک پروژه و همینطور سرعت دادن به تصمیمگیری و کاهش مشکلات، از اهمیت زیادی برخوردار است و باعث پیدا کردن بهترین راهحل موجود برای مشکلات میشود. امروزه در بسیاری از حوزههای مهندسی و حتی برخی از حوزههای علوم محیطزیست از این نرمافزار استفاده میشود.
برنامه GAMS از مدل و حلکنندههای مختلفی استفاده میکند و کاربر میتواند بدون تغییر دادن مدل ریاضی و پایه نوشتهشده، از انواع حلکنندهها استفاده کند. مدلهایی که این نرمافزار از آنها پیروی میکند شامل برنامهریزی خطی (LP)، برنامهریزی غیرخطی (NLP)، برنامهریزی عدد صحیح (IP)، برنامهریزی عدد صحیح مختلط (MIP) است.
GAMS یک نرمافزار زبان مدلسازی هست و همانطور که در مقاله مقایسه گمز با متلب و لینگو برای بهینهسازی بیان کردیم، تفاوت این نرمافزار با برنامههایی مثل متلب و ... در این است که زبان برنامه گمز انعطاف و قدرت بیشتری دارد و تمرکز اصلی آن در تعریف مدلهای ریاضی و تبدیل آنها به یک فرم قابل حل و سادهشده است.
ما موضوعها و مشکلاتی را که نمیتوان با ماشینحسابها حل کرد، مثل کمترین هزینه و بیشترین سود یک شرکت، بهصورت یک کد ریاضی به گمز میدهیم و این برنامه بهترین و سریعترین روش را به ما پیشنهاد میدهد و باعث پیشرفت شرکت میشود.
در این نرمافزار، ابتدا کاربر متغیرها و روابط ریاضی موردنظر خود را با محدودیتها و تابع هدف تعریف میکند. سپس برنامه با استفاده از برنامه و حلکننده مرتبط، مدل و روابط ما را تحلیل میکند و بهترین جواب ممکن را، مانند کمینه کردن هزینه یا بیشینه کردن سود، پیدا میکند. این راه باعث تصمیمگیری براساس واقعیت و تحلیلهای علمی میشود و خطا را کاهش میدهد.
تاریخچه نرمافزار گمز
برنامه گمز در اوایل دهه 1980 در دانشگاه واشنگتن آمریکا توسط تیمی از پژوهشگران شامل الکس میراوس، توماس راترفورد و ریچارد ای روزنتال اختراع شد، اما طراحی این برنامه توسط الکساندر مایس در بانک جهانی انجام شده بود که در ابتدا برای حل سریعتر مشکلات بدون استفاده از برنامهنویسیهای عمومی بود، زیرا این نرمافزار احتمال خطای زیادی داشت.
قبل از معرفی این برنامه، مهندسان مدلهای خودشان را برای هر حلکننده بهصورت جداگونه تعریف کنند که این باعث زمانبر شدن کار و افزایش احتمال خطا میشد و همین موضوع تغییر یا توسعه مدلها را دشوار کرده بود.
پس از توسعه و بهروزرسانی شدن این برنامه، شرکت GAMS Development Corporation نگهداری و مسئولیت توسعه نسخه جدید برنامه را برعهده گرفت و به مرور زمان قابلیتهای مختلفی مانند پشتیبانی از مدلهای خطی و غیرخطی، برنامهریزی پویا و بهینهسازی تصادفی و مدلهای بسیار بزرگ و پیچیده به این نرمافزار اضافه شد و همچنین امکان ارتباط با زبانهای برنامهنویسیهای مختلف نیز فراهم گردید.
سپس این نرمافزار به سرعت در بین دانشگاهها و مراکز صنعتی به شهرت قابل توجهی رسید. چون بانک جهانی در آن سال به مشکل خورده بود و نیاز به یک نرمافزار برای تحلیل مدلهای اقتصادی داشت، از برنامه گمز حمایت کرد. درحال حاضر با بهروزرسانیهایی که برای این نرمافزار منتشر میشود، گمز به یکی از ابزارهای مهم در موضوع مدلسازی تبدیل شده است.
مهمترین ویژگیهای نرمافزار GAMS
درک ویژگیهای این نرمافزار باعث میشود که ما بهتر کارایی این برنامه را بفهمیم. مهمترین ویژگیهای این برنامه عبارتند از:
- سرعت بالا: همانطور که گفتیم، گمز باعث افزایش سرعت در پروژه و حل مشکلات میشود و دقت انجام پروژه را افزایش میدهد.
- مناسب برای مسائل بزرگ: میتواند مسائل پیچیده را حتی با محدودیت زیاد بهخوبی حل کند.
- زبان مدلسازی شبیه به ریاضی: نیاز به دانش عمیق برنامهنویسی ندارد و برای افراد مبتدی هم راحت است، در نتیجه باعث راحتی کاربران در نوشتن مدل خود میشود.
- استفاده از انواع مختلف مدلها: این نرمافزار بعد از نوشته شدن فرمولهای ریاضی، خودش با استفاده از حلکنندههای مختلف، عملیات را انجام میدهد و قابلیت حل انواع مسائل بهینهسازی مانند برنامهریزی خطی و غیرخطی و عدد صحیح و مختلف و درجه دوم را دارد.
- کتابخانه گسترده مدلها: این نرمافزار مجموعه بزرگی از مدلها است و کاربر میتواند از مدلهای زیادی بهعنوان الگو استفاده کند.
- انعطافپذیری بالا: مسائل متنوعی از جمله بهینهسازی خطی، غیرخطی، برنامهریزی عدد صحیح و مسائل ترکیبی را حل میکند و این یک کاربرد چندمنظوره برای علوم مهندسی، اقتصاد و مدیریت است.
- امکان حل مسائل با تعداد زیاد متغیر و محدودیت: این نرمافزار توانایی این را دارد که مدلهایی با هزاران یا حتی میلیونها متغیر و محدودیت را مدیریت و حل کند که این توانایی در خیلی از نرمافزارهای معمولی وجود ندارد.
- قابلیت اتصال به سایر نرمافزارها: GAMS امکان تبادل اطلاعات با نرمافزارهایی مانند Excel، MATLAB، Python و پایگاههای داده مختلف را فراهم میکند. این توانایی باعث میشود کاربران بتوانند دادهها را بهراحتی وارد کنند و بهراحتی از برنامه بگیرند.
- کاربرد گسترده در علوم و صنایع مختلف: این نرمافزار در حوزههایی مانند مهندسی صنایع، مدیریت، اقتصاد، برنامهریزی تولید، زنجیره تأمین، حملونقل، انرژی، کشاورزی، محیطزیست، مالی و پژوهش در عملیات کاربرد فراوان دارد و یکی از ابزارهای استاندارد برای حل مسائل بهینهسازی محسوب میشود.
- گزارشدهی مناسب و نمایش نتایج: پس از حل مدل، GAMS نتایج را بهصورت منظم و دقیق نمایش میدهد و اطلاعاتی مانند مقدار متغیرها، مقدار تابع هدف و وضعیت محدودیتها را در اختیار کاربر قرار میدهد.
کاربردهای نرمافزار گمز
تا اینجا متوجه شدیم که گمز یک نرمافزار پراهمیت است. این نرمافزار فقط محدود به یک ابزار دانشگاهی نمیشود، بلکه در حوزههای مختلفی کاربرد دارد. آشنایی با کاربردهای این نرمافزار باعث میشود فهم بیشتری نسبت به برنامه داشته باشید. در جدول زیر میتوانید اهمیت این موضوع را در حوزه دلخواه خود ببینید.
|
حوزه |
مهمترین کاربردها |
|
مهندسی صنایع |
برنامهریزی تولید، زمانبندی پروژه، مدیریت موجودی، طراحی خطوط تولید، افزایش بهرهوری، کاهش هزینههای تولید، زمان بندی ماشین آلات، تخصیص منابع |
|
اقتصاد |
تحلیل سیاستها و مدلهای اقتصادی، پیش بینی بازار و شاخصهای اقتصادی، مدل سازی تعادل عمومی و ریسک، پیش بینی شاخصهای اقتصادی، برنامه ریزی مالی و بهینه سازی تخصیص منابع |
|
صنعت انرژی |
مدیریت منابع طبیعی، بهینهسازی تولید برق، مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر، برنامه ریزی تولید برق، مدیریت شبکه های انرژی، بهینه سازی مصرف سوخت، توسعه نیروگاهها و کاهش هزینههای انرژی |
|
حمل و نقل |
تعیین بهترین مسیرهای حمل و نقل، مدیریت زنجیره تأمین و بهینهسازی زمان تحویل، مدیریت انبارها، طراحی شبکه حمل و نقل، مسیریابی وسایل نقلیه، زمان بندی حمل کالا |
|
کشاورزی |
مدیریت محصولات کشاورزی، مدیریت زمینهای کشاورزی، برنامهریزی الگوی کشت، مدیریت منابع آب، تخصیص زمینهای کشاورزی، افزایش بهرهوری محصولات و بهینهسازی مصرف محصولات کشاورزی |
|
تحقیقات دانشگاهی |
انجام پایاننامه، نگارش مقالات علمی، شبیه سازی و تحلیل مدلهای ریاضی در رشتههای مختلف |
|
علوم کامپیوتر |
طراحی الگوریتمها، تحلیل دادهها و حل مسائل بهینه سازی، پشتیبانی از سیسستمهای تصمیم یار |
|
پژوهش در عملیات |
مدلسازی ریاضی، برنامهریزی خطی وغیر خطی، حل مسائل بهینهسازی و تحلیل تصمیمگیری |
| مدیریت |
بودجهبندی، برنامهریزی استراتژیک، مدیریت پروژه، مدیریت ریسک و تحلیل سناریوهای مختلف |
سختافزار مورد نیاز برای اجرای GAMS چیست؟
خوشبختانه گمز نرمافزار سنگینی محسوب نمیشود و بهراحتی قابل راهاندازی است. بهطور معمول این نرمافزار برای پروژههای سادهتر حتی با یک رم 4 گیگابایت و حدود 1 گیگابایت فضای خالی روی هارد دیسک و پردازنده i13 هم قابل استفاده، ولی برای پروژههای سنگینتر نیاز به رم بالاتر از 16 گیگابایت و پردازنده i7/Ryzen7 به بالا دارد.
برای فعالیتهایی در حوزهی دانشگاهی و پروژههای تحقیقاتی به پردازنده Ryzen5 یا Intel Core i5 و به یک رم 8 تا 16 گیگابایت و حافظه SSD برای افزایش سرعت پردازش با سیستم Linux یا ویندوز 10 و 11 نیاز است.
اگه قصد انجام پروژههای سنگین صنعتی که تعداد متغیرها زیادتر است را داشته باشیم، نیازمند رم 16 تا 64 گیگابایت و حافظه SSD پرسرعت با سیستم 64 بیتی ویندوز یا لینکوس که پردازنده Ryzen7/9 یا INTEL Core i7/i9 هستیم.
بازار کار GAMS چگونه است؟
با گسترش درخواست کارفرمایان برای بهینهسازی در صنایع مختلف، پروژههای گمز و تقاضا برای افراد مسلط در پروژه افزایش پیدا کرده است. افرادی که در این حوزه توانایی دارند میتوانند در پروژههای دانشگاهی، صنعتی و انواع حوزههای مهندسی فعالیت کنند.
فرصتهای شغلی مرتبط با برنامه گمز شامل برنامهریز تولید، مشاور سیستمهای تصمیمگیری، کارشناس تحقیق در عملیات، تحلیلگر داده و بهینهسازی، کارشناس زنجیره تأمین و لجستیک است. بسیاری از شرکتهای فعال در صنعت نفت و گاز و پتروشیمی و نیروگاهها، حملونقل و بانکها از مدلهای بهینهسازی برای کاهش هزینهها، افزایش بهرهوری و برنامهریزی بهتر استفاده میکنند و در اکثر این پروژهها برنامه GAMS یکی از مهمترین ابزارها محسوب میشود. دادههای موجو در حوزه اقتصاد و انرژی و همچنین پروژههای دانشگاهی نیز نشان میدهند که گمز در این حوزهها از بازار کار خوبی برخوردار است.
درآمد این حوزه بسته به تجربه و توانایی افراد تفاوت دارد، ولی بهطور میانگین در آمریکا حدود 88 تا 104 هزار دلار در سال است. در ایران، بازار کار GAMS نسبت به نرمافزارهای برنامهنویسی دیگه مثل پایتون یا متلب کمتر است، اما در حوزههای تخصصی ارزش زیادی دارد و همچنین در خیلی از کشورهای پیشرفته و سازمانهای بینالمللی از این نرمافزار برای حل مسائل پیچیده و مدلسازی مسائل دشوار استفاده میکنند.
در نهایت یادگیری این برنامه بهتنهایی کافی نیست و بهتر است در کنار آن مفاهیمی مانند زبان برنامهنویسی پایتون و برنامهریزی ریاضی و تحلیل داده هم آموخت.
چگونه یادگیری GAMS را شروع کنیم؟
دوره آموزش گمز GAMS به شما کمک میکند که در این زمینه اطلاعات و مهارتهای لازم را پیدا کنید. در این دوره شما توانایی حل مسائل برنامهریزی و درک و پیادهسازی مدلهای بهینهسازی و توانایی تعریف و حل انواع پروژهها و ... را یاد میگیرید. در این آموزش علاوه بر آشنایی با ویژگیها و روشهای رفع خطاهای رایج نرمافزار گمز، برای حل و تحلیل مدلهای ریاضی، با اصول و ساختار تشکیل مدلهای ریاضی بهصورت گامبهگام و با حل مثالهای آسان به سخت، آشنا خواهیم شد؛ تا بتوانیم با درکی درست، ارتباط بیشتری بین ساختار مدلسازی و قابلیتهای نرمافزار گمز ایجاد کنیم.
برای بهرهبرداری کامل از امکانات GAMS، داشتن دانش پایهای در زمینه بهینهسازی ریاضی و الگوریتمهای حل مسائل ضروری است، پس برای پیشرفت در این زمینه میتوانید دورههای دیگر مانند دوره آموزش بهینه سازی در متلب MATLAB را هم یاد بگیرید.
در دورههای گروه آموزشی پارس پژوهان این امکان فراهم شده است که شما این نرمافزار و نرمافزارهای مشابه را از مقطع مبتدی تا پیشرفته بهصورت کامل یاد بگیرید و تسلط کافی نسبت به این موضوع داشته باشید.
جمع بندی
در نهایت نرمافزار GAMS یک ابزار مفید و قدرتمند برای مدلسازی و حل مسائل پیچیده در زمان کم و با بالاترین دقت است که در حوزههای مختلف مدیریتی، مهندسی، اقتصادی و صنعتی کاربرد مهم و عمیقی دارد. یادگیری این نرمافزار میتواند یه سرمایه باارزش برای افراد و مهارت عالی برای آینده شغلی شما باشد و فرصتهای شغلی و صنعتی و پژوهشی بیشتری را برای شما ایجاد بکند.
نویسنده: بهار محمدیاری