Artelys Knitro 12 : Venez tester notre nouvelle interface Julia !

10 juillet 2019

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Une toute nouvelle interface au langage Julia est désormais disponible. Elle repose sur les dernières API de Knitro et MathOptInterface apportant une flexibilité accrue lors de la manipulation des modèles. Cette interface supporte également le langage de modélisation JuMP (Julia for Mathematical Programming) permettant de modéliser vos problèmes d’optimisation en un tour de main.

Artelys Knitro 12 apporte également de nettes améliorations sur les problèmes en variables mixtes (MIP/MINLP). Plusieurs familles de coupes incluant les coupes Mixed Integer Rouding, zero-half et clique ont été implémentées et viennent se rajouter aux coupes de knapsack déjà présentes.

L’ajout de ces nouvelles familles de coupes a été testé sur un ensemble d’instances tirées des librairies CMU-IBM et MINLPLib1&2. Comme illustré ci-dessus, le temps de calcul ainsi que le nombre de nœuds générés dans l’arbre de recherche diminuent drastiquement avec Artelys Knitro 12 !

Autres fonctionnalités d’Artelys Knitro 12

• Nouvelle fonction Python, nommée ‘optimize’, permettant de résoudre tous vos problèmes d’optimisation avec un unique appel à Knitro
• Amélioration du présolveur avec une nouvelle méthode multi-passes appliquant successivement des opérations de présolve afin d’exploiter au maximum la structure du problème à résoudre
• Le Tuner intégré à Knitro supporte désormais les problèmes en variables mixtes, déterminant automatiquement les meilleurs paramètres pour résoudre vos problèmes les plus complexes !
• Support du format de fichiers MPS (Mathematical Programming System) permettant de résoudre une large gamme de problèmes linéaires et quadratiques
• Augmentation générale des performances et plus particulièrement sur les modèles SOCP de grande taille

Nouvelle méthode de résolution pour les problèmes de trajectoires de mix énergétiques

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— Les enjeux de l’Intelligence Artificielle (IA) revêtent aujourd’hui une importance stratégique pour les entreprises et ce quel que soit leur domaine d’activité ou leur taille. En tant qu’expert du domaine, Artelys propose de vous accompagner du cadrage à la mise en place de votre première solution IA, en coconstruisant avec vos équipes une feuille de route sur mesure pour vos métiers.

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Artelys Knitro 12: Try out our brand‑new Julia interface!

10 juillet 2019

— Check out the new version of Artelys Knitro! Artelys Knitro 12 release comes with a brand-new Julia interface and clear improvements on mixed-integer models (MIP/MINLP).

Check out the new version of Artelys Knitro! A brand-new Julia interface is now available. It relies on both Knitro and MathOptInterface most recent APIs providing an efficient and flexible model definition. This Julia interface also supports the JuMP modeling language enabling optimization problem modeling in no time!

Artelys Knitro 12 also comes with clear improvements on mixed-integer models (MIP/MINLP). Several new cut families including Mixed Integer Rouding, zero-half and clique have been implemented and add up to the already existing knapsack cuts.

Those new cuts have been tested on a subset of instances derived from CMU-IBM and MINLPLib1&2 libraries. As illustrated above, both the computation time and the number of tree search nodes generated have been drastically improved when using Artelys Knitro 12!

Other features

• A new Python function, called ‘optimize’, solving all your optimization problems using Knitro in a single call fashion
• Enhancement of the presolver including multipass methods applying successive presolve operations to fully exploit your problem structure
• The Knitro-Tuner has been extended to handle mixed-integer models to automatically identify the best parameters required to solve the most complex instances!
• Support of the MPS file format (Mathematical Programming System) enabling the resolution of a wide range of linear and quadratic problems
• General performance improvement especially for large SOCP instances

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