Artelys Knitro, le gagnant de l’édition 2019 de BBComp!

2 octobre 2019

Artelys Knitro remporte l’édition 2019 de la compétition d’optimisation boîte noire BBComp ! Ce succès démontre l’excellente performance et la robustesse du solveur d’optimisation non-linéaire Artelys Knitro, y compris pour l’optimisation sans dérivées (Derivative-Free Optimization).

Artelys Knitro s’est classé premier de la compétition d’optimisation mono-objectif avec faible budget de l’édition BBComp 2019. Ce succès démontre l’excellente performance et la robustesse du solveur d’optimisation non-linéaire Artelys Knitro, y compris pour l’optimisation sans dérivées (Derivative-Free Optimization).

BBComp est une compétition d’optimisation continue pour laquelle les problèmes soumis aux participants de cette compétition sont de réelles boîtes noires : aucune information n’est donnée sur l’expression analytique de la fonction à optimiser.

 

L’objectif de cette compétition consiste à résoudre à l’optimalité un problème d’optimisation boîte noire avec un budget limité (nombre maximum d’évaluations de la fonction objectif). Artelys Knitro intègre plusieurs fonctionnalités permettant de résoudre efficacement ce type de problèmes. L’algorithme d’optimisation Quadratique successive (SQP) couplé à un critère d’arrêt spécifique exploite au maximum le budget disponible.

De telles formulations boîtes noires sont fréquentes dans de nombreux domaines d’application notamment lors de l’optimisation dans les réseaux ou pour la résolution de problèmes de mélange. En particulier, l’utilisation de simulateurs externes ne permet généralement pas l’exploitation de la structure analytique du problème à résoudre.

 

Privé : Data Science manager

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