Artelys Knitro 12.3 résout des problèmes non-linéaires avec des millions de contraintes !

18 décembre 2020FR | Actualités, FR | Actualités Solveurs

— La version 12.3 d’Artelys Knitro franchit un cap en termes de robustesse sur les problèmes d’optimisation non linéaires généraux.
Cette nouvelle version d’Artelys Knitro apporte de nettes améliorations de performance sur tous les types de modèles (aussi bien pour les modèles linéaires que quadratiques ou non linéaires généraux) permettant à nos clients de résoudre des problèmes non linéaires industriels avec plusieurs millions de contraintes.

Ces problèmes sont particulièrement présents dans plusieurs domaines tels que l’optimisation de portefeuille dans la finance, l’optimisation de trajectoire pour les robots ou les véhicules autonomes, l’économie ou le flux de puissance optimal dans l’énergie.

Deux axes de développement ont été privilégiés pour cette version :

  • Une amélioration de 20% en moyenne sur les problèmes non linéaires de très grande taille (plus de 100 000 contraintes) en utilisant les algorithmes de point intérieur. Ces développements font suite à ceux entamés pour la version 12.2 en mettant l’accent sur la stabilité numérique du système linéaire interne au solveur.
  • Une consommation mémoire réduite de 40% sur tous les modèles convexes résolus par les algorithmes de point intérieur.
  • Par ailleurs, les utilisateurs peuvent désormais modifier la structure linéaire de leur modèle (que ce soit dans la fonction objectif ou dans les contraintes) et relancer la résolution sans avoir à créer un nouvel objet Knitro. Cette nouvelle fonctionnalité inclut notamment l’édition de la structure linéaire au sein d’un problème non linéaire plus large permettant ainsi l’implémentation de méthodes itératives avancées afin de résoudre des problèmes toujours plus complexes !

    Autres fonctionnalités d’Artelys Knitro 12.3 :

  • Mise à jour des interfaces R, Java et C#. De nettes améliorations sont à observer sur tous les modèles incluant une structure linéaire ou quadratique qui sont désormais définies avec une API dédiée.
  • Nouvelles fonctions C et Python pour la résolution de modèles LP, QP et QCQP avec un unique appel à Knitro sur un mode similaire à l’interface Matlab.
  • Une consommation mémoire réduire de 50% sur les problèmes de moindre carré.
  • Une nouvelle heuristique de diving vient s’ajouter à l’heuristique de feasibility pump pour accélérer la résolution des problèmes non linéaires en nombre entier (MINLP).
  • Amélioration générale des performances sur les problèmes non linéaires lorsque l’approximation BFGS de la hessienne est utilisée.
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