Artelys Knitro 12.2: résolution ultra-rapide des problèmes non linéaires !
Cette version est non seulement plus rapide et robuste mais comprend surtout des améliorations majeures des algorithmes de Artelys Knitro:
- Jusqu’à 60% plus rapide sur un ensemble de modèles clients non linéaires de très grande taille (plus de 100 000 variables) en utilisant les algorithmes de point intérieur.
- Une amélioration de 50% en moyenne sur les problèmes non linéaires de taille moyenne (entre 1000 et 10 000 variables). Cette accélération provient des changements réalisés sur l’algorithme d’optimisation quadratique successive (SQP) de Knitro qui est particulièrement performant sur les problèmes pour lesquels les évaluations de fonction sont coûteuses (e.g. expression non linéaires complexes, simulateur externe, modèle boîte-noire, etc.).
- Jusqu’à 75% d’amélioration sur les problèmes non contraints de très grande taille (plus de 250 000 variables) tels que les modèles de machine learning. Ce gain est rendu possible suite aux travaux réalisés sur les méthodes de quasi-Newton implémentées dans Knitro (principalement BFGS et L-BFGS).
Artelys Knitro 12.2 comprend également:
- Une nouvelle parallélisation par défaut pour les fonctionnalités de multi-start, muti-algorithme et tuner.
- Une amélioration de 14% en moyenne sur les problèmes MINLP.
- Le support des processeurs ARM, Artelys knitro peut désormais être utilisé dans des systèmes embarqués ! Nous contacter pour obtenir de plus amples informations.
- Une accélération notable sur les problèmes d’optimisation des flux de puissance (OPF) grâce à une nouvelle option du présolve.
- Une mise à jour de l’interface C++ apportant une plus grande flexibilité dans la création des problèmes et une amélioration des performances sur les problèmes quadratiques (QP et QCQP).
Une amélioration des performances sur les problèmes avec contraintes de complémentarité (MPEC) lors de l’utilisation des méthodes de quasi-Newton.
Une résolution plus rapide des problèmes non contraints, non lisses (tels que traités en machine learning) suite à l’implémentation d’une nouvelle méthode de linesearch.
La plateforme MARI enregistre des gains record de surplus collectif dans ses opérations d’équilibrage 2025
L’Electricity Balancing Guideline (EBGL), en vigueur depuis 2017, définit le cadre d’un marché européen de l’équilibrage permettant aux GRT (gestionnaires de réseau de transport) de compenser leurs besoins d’équilibrage et de se procurer de l’énergie d’équilibrage auprès de fournisseurs situés aussi bien dans leur propre zone qu’au-delà des frontières. Ce mécanisme de coopération renforce la sécurité d’approvisionnement globale tout en réduisant les coûts d’équilibrage à l’échelle du système.
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L'hydroélectricité joue un rôle stratégique dans la transition énergétique grâce à sa capacité unique à apporter flexibilité, stockage et pilotabilité au système électrique. Cependant, la gestion des systèmes hydroélectriques devient de plus en plus complexe :...
Assurer la sécurité énergétique en Lituanie : Evaluation nationale de l’adéquation des ressources et des besoins en flexibilité pour Litgrid
— Artelys est fière d’avoir réalisé pour Litgrid une Évaluation nationale de l’adéquation des ressources (National Resource Adequacy Assessment – NRAA), conformément à la méthodologie ERAA de l’ENTSO-E, ainsi qu’une Évaluation des besoins en flexibilité (Flexibility Needs Assessment – FNA) fondée sur le cadre méthodologique défini par l’ACER.
Artelys Knitro 16.0 : modélisez nativement les problèmes non linéaires, résolvez-les en parallèle
Artelys a le plaisir d’annoncer la sortie de Knitro 16.0, une version majeure qui introduit deux fonctionnalités phares — un modeleur non linéaire natif et un solveur concurrent — ainsi que d’importantes améliorations de performance et de robustesse pour les problèmes d’optimisation non linéaire, mixte en nombres entiers et linéaire.
