Artelys Knitro 13.2 : robustesse accrue pour les problèmes MINLP
Les programmes non linéaires en nombres entiers offrent une façon très naturelle de modéliser de nombreux problèmes d’ingénierie où les fonctions non linéaires peuvent capturer le comportement complexe des processus physiques et où les variables entières peuvent être utilisées pour modéliser des décisions discrètes. Plusieurs exemples peuvent être trouvés dans notre bibliothèque de cas d’utilisation d’Artelys Knitro, y compris des formulations MINLP couvrant des applications variées telles que le dimensionnement des infrastructures de bornes de recharge des véhicules électriques, la détection et l’isolation efficace des défauts (FDI) sur les systèmes complexes et bien d’autres encore !
Artelys Knitro 13.2 est plus robuste et converge uniformément en moins de temps vers l’optimalité sur les MINLP grâce à plusieurs développements :
- Amélioration du présolve notamment sur la réduction des bornes et la détection des contraintes redondantes
- Amélioration de la stratégie de génération et de sélection des coupes
- Nouvelles stratégies automatiques pour la sélection des coupes
- Heuristique de multistart améliorée pour les problèmes non convexes en nombres entiers
En particulier, Artelys Knitro 13.2 résout 12 instances supplémentaires sur le benchmark MINLPLib par rapport à Artelys Knitro 13.1. De plus, cette nouvelle version converge vers un optimum global sur 9% d’instances non convexes supplémentaires de la librairie MINLPLib2.
Si vous voulez en savoir plus sur le solveur Artelys Knitro, vous pouvez nous contacter ou visiter notre page dédiée.
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