z = -x1*x1 + 6*x1 - x2*x2 + 7*x2 为目标函数 约束条件 x1 <= 4 ; 2*x2 <= 12; 3*x1 + 2*x2 <=18; x1,x2 >= 0写Gams代码求解

在GAMS中，你可以使用类似以下的代码来定义给定的目标函数和约束条件，并求解线性规划问题。这个例子中，目标函数是一个二次函数，约束条件包含线性不等式。我们将目标函数定义为`obj`，并将约束条件作为`equations`部分添加。

Set
    i /1*2/;          * 确定两个变量的索引
    j /1/;            * 只有一个目标函数

Variable
    x(i);            * 两个决策变量 x1 和 x2

Positive Variable x;  * 确保变量大于等于零

Parameter
    q(i,i) /1,1 = -1, 6,
                      2,2 = -1, 7/;  * 对应于z = -x1^2 + 6*x1 - x2^2 + 7*x2

Scalar
    constant;        * 目标函数常数

Equations
    obj(j);          * 定义目标函数
    constraint1(i);
    constraint2(i);
    constraint3;

obj.. constant =e= sum((i), q(i,i)*x[i]);   * 目标函数

constraint1(i).. x[i] =l= 4;                * x1 的不等式约束
constraint2(i).. 2*x[i] =l= 12;             * x2 的不等式约束
constraint3.. 3*x[1] + 2*x[2] =l= 18;         * 其他约束

Model lp /all/;       * 创建线性规划模型
Option solver = BARON;   * 使用BARON作为默认的求解器
Solve lp min obj;      * 求解最小化目标函数
Display x.l;           * 输出解决方案

这里假设`constant`需要根据目标函数的具体形式计算出来，不过在实际应用中它应该是常数项（在这个例子中，`constant`应该等于0）。注意GAMS允许你在方程中直接引用变量值，不需要显式计算。