Thus far, data in AGRODEP GAMS training has been introduced through direct assignments only. Lesson 7 introduces users to new methods for importing and exporting data files. Import methods include creating GDX files through conversion tools and importing directly from Excel. Data export methods also include exporting directly to Excel files, as well as using the PUT facility to create output files that can be opened in Excel. The ability to call multiple “.gms” files while running one program is also explored in this lesson.
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Thus far, data in AGRODEP GAMS training has been introduced through direct assignments only. Lesson 7 introduces users to new methods for importing and exporting data files. Import methods include creating GDX files through conversion tools and importing directly from Excel. Data export methods also include exporting directly to Excel files, as well as using the PUT facility to create output files that can be opened in Excel. The ability to call multiple “.gms” files while running one program is also explored in this lesson.
La leçon 6 introduit des commandes avancées pour l'utilisation de GAMS dans la programmation de modèles. Ces commandes comprennent les expressions conditionnelles, comme la condition $, et des dispositifs de contrôle du code sous la forme de différents types de boucles (FOR, WHILE, LOOP). Les instructions IF / ELSE sont également présentées aux utilisateurs, ainsi que leurs comparaisons à la condition $.
La leçon 6 introduit des commandes avancées pour l'utilisation de GAMS dans la programmation de modèles. Ces commandes comprennent les expressions conditionnelles, comme la condition $, et des dispositifs de contrôle du code sous la forme de différents types de boucles (FOR, WHILE, LOOP). Les instructions IF / ELSE sont également présentées aux utilisateurs, ainsi que leurs comparaisons à la condition $.
La leçon 6 introduit des commandes avancées pour l'utilisation de GAMS dans la programmation de modèles. Ces commandes comprennent les expressions conditionnelles, comme la condition $, et des dispositifs de contrôle du code sous la forme de différents types de boucles (FOR, WHILE, LOOP). Les instructions IF / ELSE sont également présentées aux utilisateurs, ainsi que leurs comparaisons à la condition $.
Lesson 6 introduces advanced commands for using GAMS to program models. These commands include conditional expressions, such as the $ condition, and programming flow control features in the form of different types of loops (FOR, WHILE, LOOP). Users are also introduced to IF/ELSE statements and how they compare to the $ condition.
Lesson 6 introduces advanced commands for using GAMS to program models. These commands include conditional expressions, such as the $ condition, and programming flow control features in the form of different types of loops (FOR, WHILE, LOOP). Users are also introduced to IF/ELSE statements and how they compare to the $ condition.
Lesson 6 introduces advanced commands for using GAMS to program models. These commands include conditional expressions, such as the $ condition, and programming flow control features in the form of different types of loops (FOR, WHILE, LOOP). Users are also introduced to IF/ELSE statements and how they compare to the $ condition.
La leçon 5 introduit une syntaxe plus complexe et explore les types de VARIABLE et les contraintes imposées aux VARIABLES. Les utilisateurs apprennent à définir SET de différentes manières, à établir des correspondances entre différents éléments de SETS, et à définir BOUNDS pour les VARIABLES. Cette leçon comprend un problème d'optimisation développé par David Laborde de l'International Food Policy Research Institute. La notion d'exécution de simulations est présentée aux utilisateurs, qui ont la possibilité de faire fonctionner le modèle dans différentes conditions.
La leçon 5 introduit une syntaxe plus complexe et explore les types de VARIABLE et les contraintes imposées aux VARIABLES. Les utilisateurs apprennent à définir SET de différentes manières, à établir des correspondances entre différents éléments de SETS, et à définir BOUNDS pour les VARIABLES. Cette leçon comprend un problème d'optimisation développé par David Laborde de l'International Food Policy Research Institute. La notion d'exécution de simulations est présentée aux utilisateurs, qui ont la possibilité de faire fonctionner le modèle dans différentes conditions.
La leçon 5 introduit une syntaxe plus complexe et explore les types de VARIABLE et les contraintes imposées aux VARIABLES. Les utilisateurs apprennent à définir SET de différentes manières, à établir des correspondances entre différents éléments de SETS, et à définir BOUNDS pour les VARIABLES. Cette leçon comprend un problème d'optimisation développé par David Laborde de l'International Food Policy Research Institute. La notion d'exécution de simulations est présentée aux utilisateurs, qui ont la possibilité de faire fonctionner le modèle dans différentes conditions.
Lesson 5 introduces more complex syntax and explores VARIABLE types and constraints imposed upon VARIABLES. Users learn to define SETS in different ways, to map between different elements of SETS, and define BOUNDS for VARIABLES. This lesson includes an optimization problem developed by David Laborde of the International Food Policy Research Institute. Users are also introduced to the concept of running simulations and have the opportunity to run the model under different conditions.
Lesson 5 introduces more complex syntax and explores VARIABLE types and constraints imposed upon VARIABLES. Users learn to define SETS in different ways, to map between different elements of SETS, and define BOUNDS for VARIABLES. This lesson includes an optimization problem developed by David Laborde of the International Food Policy Research Institute. Users are also introduced to the concept of running simulations and have the opportunity to run the model under different conditions.
Lesson 5 introduces more complex syntax and explores VARIABLE types and constraints imposed upon VARIABLES. Users learn to define SETS in different ways, to map between different elements of SETS, and define BOUNDS for VARIABLES. This lesson includes an optimization problem developed by David Laborde of the International Food Policy Research Institute. Users are also introduced to the concept of running simulations and have the opportunity to run the model under different conditions.
La leçon 4 met l'accent sur l'interprétation des fichiers de sortie GAMS, y compris le fichier ".lst". Le même modèle de LP générale introduit dans la leçon 2 est utilisé, mais le modèle est exécuté avec l'introduction de plusieurs erreurs. Cela permet aux utilisateurs de s'entraîner à trouver et corriger les erreurs courantes rencontrées lors de l'exécution de GAMS.
La leçon 4 met l'accent sur l'interprétation des fichiers de sortie GAMS, y compris le fichier ".lst". Le même modèle de LP générale introduit dans la leçon 2 est utilisé, mais le modèle est exécuté avec l'introduction de plusieurs erreurs. Cela permet aux utilisateurs de s'entraîner à trouver et corriger les erreurs courantes rencontrées lors de l'exécution de GAMS.
La leçon 4 met l'accent sur l'interprétation des fichiers de sortie GAMS, y compris le fichier ".lst". Le même modèle de LP générale introduit dans la leçon 2 est utilisé, mais le modèle est exécuté avec l'introduction de plusieurs erreurs. Cela permet aux utilisateurs de s'entraîner à trouver et corriger les erreurs courantes rencontrées lors de l'exécution de GAMS.
Lesson 4 focuses on the interpretation of GAMS output files, including the “.lst” file. The same general LP model introduced in Lesson 2 is used, but the model is run with the introduction of several errors. This allows users to practice finding and correcting common errors encountered while running GAMS.