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.
Des technologies de réseau innovantes peuvent améliorer, jusqu’à 40%, l’intégration des énergies renouvelables dans le réseau letton
— Le réseau électrique est confronté à des difficultés pour gérer les quantités croissantes de nouvelle production d’énergie éolienne et solaire. Les technologies d’amélioration du réseau (GET) sont essentielles pour optimiser l’utilisation de l’infrastructure existante. Artelys a réalisé une étude pour le gestionnaire du réseau de transport letton (TSO) AST afin d’évaluer la capacité d’accueil de la production renouvelable du réseau de transport et d’évaluer les avantages que les GET peuvent apporter à l’intégration des énergies renouvelables. L’étude a effectué des simulations à l’aide de l’outil de flux optimal open-source, PowSyBI Metrix. Les résultats montrent que les Grid Enhancing Technologies peuvent augmenter la capacité d’accueil des sources d’énergie renouvelables (SER) jusqu’à 40 % et ont été annoncés dans le communiqué de presse suivant.
Artelys Knitro 14.1 : résout très rapidement vos modèles non-convexes
– Nous avons le plaisir d’annoncer qu’Artelys Knitro 14.0 est maintenant disponible ! Cette nouvelle version permet aux entreprises de résoudre des problèmes complexes d’optimisation non linéaire avec une efficacité et une précision sans précédent.
Vous avez manqué l’événement de diffusion de METIS 3 ? Les diapositives sont désormais disponibles !
— Artelys avait le plaisir d’organiser l’évènement de dissémination du projet METIS 3 le 17 avril dernier. Au cours de cet événement, nous avons eu l’occasion de présenter les derniers développements du modèle et des jeux de données associés à METIS, avec des présentations détaillées des principales études réalisées dans la troisième édition du projet et des échanges stimulants avec des intervenants extérieurs!
Artelys participe à la simulation du stockage souterrain d’hydrogène à grande échelle en Europe.
— Artelys participe au projet quinquennal FrHyGe financé par la Commission européenne via le partenariat Clean Hydrogen.