写出解决问题一的GAMS代码

为了解决问题一并编写相应的GAMS代码，我们首先需要明确几个关键点：

- 总投资额为100,000元；
- 单个基金的投资上限为25,000元；
- 若选择投资某个基金，则最低投资额为10,000元；
- 目标是最小化总的风险或最大化总的预期收益率。

基于上述信息，以下是可能的一个GAMS模型框架示例：

Sets
    k /1*10/        # 定义基金集合
    z /zengchang,zhaiquan/; # 定义基金种类集合

Parameters
    ER(k) /1 6.70, 2 7.65, 3 7.55, 4 7.45, 5 7.50, 6 6.45, 7 7.05, 8 6.90, 9 5.20, 10 5.90/; # 基金的期望年回报率

Variables
    x(k)           # 投资于各基金的数量
    TotalReturn;   # 总体期望年回报率

Positive Variable x;

Equations
    total_investment_limit       # 总投资额限制
    individual_investment_limit(k) # 单个基金投资限制
    min_investment_requirement(k) # 最低投资额要求
    max_growth_funds             # 最多两个纯增长基金
    at_least_one_bond            # 至少选择一个纯债券基金
    equal_investment_zengzhao     # 纯增长基金和纯债券基金上总投资额相等
    objective                    # 目标函数: 最大化总体期望年回报率;
    
total_investment_limit.. sum(k, x(k)) =e= 100000;
individual_investment_limit(k).. x(k) =l= 25000;
min_investment_requirement(k).. x(k) =g= 10000;
max_growth_funds.. sum(z, sum(k$(ER(k)=6.7 or ER(k)=7.65 or ER(k)=7.55 or ER(k)=7.45), x(k))) =l= 2 * 10000;
at_least_one_bond.. sum(k$(ER(k)=5.2 or ER(k)=5.9), x(k)) =g= 10000;
equal_investment_zengzhao.. sum(k$(ER(k)=6.7 or ER(k)=7.65 or ER(k)=7.55 or ER(k)=7.45), x(k)) =e= sum(k$(ER(k)=5.2 or ER(k)=5.9), x(k));
objective.. TotalReturn =e= sum(k, ER(k)*x(k));

Model InvestmentPlan /all/;
Solve InvestmentPlan using LP maximizing TotalReturn;

注意这只是一个基本框架，实际应用时还需要根据具体需求调整参数设置和逻辑判断部分。例如，在`max_growth_funds`方程中识别哪些属于“纯增长”类别以及在`at_least_one_bond`方程中识别哪些属于“纯债券”类别。这里我直接用了回报率来进行区分，但实际操作时应该依据题目中的描述正确地分配各个基金到对应类别里去。