سامانه مدل‌سازی چندبعدی تعاملی پیشرفته کیست؟ توضیح بده.
AIMMS (مخفف Advanced Interactive Multidimensional Modeling System به معنی سامانه مدل‌سازی چندبعدی تعاملی پیشرفته) یک سیستم نرم‌افزاری طراحی شده برای مدل‌سازی و حل مشکلات از نوع مقیاس بزرگ بهینه‌سازی و برنامه‌ریزی است. آن شامل یک زبان مدل‌سازی جبری و محیط توسعه یکپارچه برای هر دو مدل ویرایشی که اولی ایجاد یک رابط کاربر گرافیکی در اطراف این مدل، و دومی یک محیط کاربر نهایی گرافیکی است می‌باشد. AIMMS به چندین حل‌کننده از طریق حل‌کننده واسطه باز AIMMS بستگی دارد، با حل‌کننده واسطه بازCOIN-OR گیج نشده‌است که برخلاف AIMMS OSI یک پروژه متن باز هستند. حل کننده‌های پشتیبانی شده عبارتند از: CPLEX, Gurobi MOSEK, CBC, Conopt, MINOS, IPOPT, SNOPT, KNITRO و CP Optimizer.AIMMS به عنوان یکی از پنج زبان مهم مدل‌سازی جبری در نظر گرفته می‌شود. (دیگران: AMPL, GAMS, LINDO / LINGO و MPL)، و خالقش (یوهانس J. Bisschop) برای کار خود را در این زبان با جایزه تأثیرگذار INFORMS تقدیر شده‌است.ویژگی‌ها.ویژگی‌های AIMMS مخلوطی از سبک‌های برنامه‌نویسی اعلانی و ضروری است. فرمولاسیون مدل‌ها بهینه‌سازی از طریق عناصر اعلانی زبان مانند مجموعه و شاخص‌ها صورت می‌گیرید، به خوبی پارامترهای عددی و چند بعدی، متغیرها و محدودیت‌ها، که به تمام زبان‌های مدل‌سازی جبری معمول هستند و برای توضیحات مختصر از بسیاری مشکلات در حوزه بهینه‌سازی ریاضی اجازه می‌دهد. واحدهای اندازه‌گیری به صورت بومی در زبان پشتیبانی می‌شوند، و تجزیه و تحلیل واحدهای کامپایل برای تشخیص خطاها مدل‌سازی به کار گرفته می‌شوند.روش‌ها و اظهارات کنترل جریان در AIMMS برای موارد زیر در دسترس هستندتبادل اطلاعات با منابع داده خارجی مانند صفحات گسترده، پایگاه داده، XML و فایل‌های متنیقبل داده و پس از پردازش وظایف در اطراف مدل بهینه‌سازیکاربران دست زدن به رویداد رابطساخت و ساز از الگوریتم ترکیبی برای نوع مشکل برای حل آن هیچ مستقیم کارآمد در دسترس هستند.برای حمایت از استفاده مجدد از قطعات مدل‌سازی مشترک، AIMMS اجازه می‌دهد تا طراحان به سازماندهی مدل خود را در کتابخانه مدل کاربر.پشتیبانی AIMMS از طیف گسترده‌ای از انواع مسائل بهینه‌سازی ریاضی:برنامه‌ریزی خطیبرنامه‌نویسی درجه دومبرنامه‌ریزی غیر خطیبرنامه‌نویسی مختلط عدد صحیحبرنامه‌ریزی غیر خطی عدد صحیح مختلطبهینه‌سازی جهانیمشکلات مکمل (MPECs)برنامه‌نویسی تصادفیبهینه‌سازی قویبرنامه‌نویسی محدودیتمدل نمونه.یک مشکل حمل و نقل از George Dantzig برای ارائه یک مدل AIMMS مورد استفاده قرار می‌گیرد. MAIN MODEL Main_Transport DECLARATION SECTION QUANTITY: identifier: QuantityLength base unit: mile ; QUANTITY: identifier: QuantityCurrency base unit: $ ; SET: identifier: Plants index: p ; SET: identifier: Markets index: m ; PARAMETER: identifier: Capacity index domain: p ; PARAMETER: identifier: Demand index domain: m ; PARAMETER: identifier: Distance index domain: (p,m) unit: 1000 * mile ; PARAMETER: identifier: Freight unit: $/(۱۰۰۰ * mile) ; PARAMETER: identifier: TransportCost index domain: (p,m) unit: 1000 * $ definition: Freight * Distance(p,m) ; VARIABLE: identifier: Shipment index domain: (p,m) range: nonnegative ; CONSTRAINT: identifier: SatisfyCapacity index domain: p definition: sum(m, Shipment(p,m)) &lt;= Capacity(p) ; CONSTRAINT: identifier: MeetDemand index domain: m definition: sum(p, Shipment(p,m))&gt;= Demand(m) ; VARIABLE: identifier: TotalCost unit: 1000 * $ definition: sum((p,m), TransportCost(p,m)*Shipment(p,m)) ; MATHEMATICAL PROGRAM: identifier: TransportModel objective: TotalCost direction: minimize constraints: AllConstraints variables: AllVariables ; ENDSECTION ; PROCEDURE identifier: MainInitialization body: Plants := data { seattle, san-diego }; Markets := data { new-york, Chicago, topeka }; Capacity(p) := data { seattle: 350, san-diego: 600 }; Demand(m) := data { new-york: 325, Chicago: 300, topeka: 275 }; Distance(p,m) := data { (seattle, new-york): 2.5, (seattle, Chicago): 1.7, (seattle, topeka): 1.8, (san-diego, new-york): 2.5, (san-diego, Chicago): 1.8, (san-diego, topeka): 1.4 }; Freight := ۹۰ [$/(۱۰۰۰*mile)]; ENDPROCEDURE ; PROCEDURE identifier: MainExecution body: solve TransportModel; ENDPROCEDURE ; ENDMODEL Main_Transport ;منابع.Kallrath, Joseph (2004). Modeling Languages in Mathematical Optimization. Kluwer Academic Publishing. .Roelofs, Marcel (2010). AIMMS Language Reference (PDF). lulu.com. . Roelofs, Marcel (2010). AIMMS User's Guide (PDF). lulu.com. .Paragon Decision Technology (2009). "AIMMS Open Solver Interface API"