Utilisations courantes d’Artelys Knitro :

• Minimisation de courbure par régularisation de contours
• Vérification indépendente de théorème
• Détection de contre-exemples

Dans la littérature :

• Hales, T. C., and McLaughlin, S. (2010): “The dodecahedral conjecture”, in Journal of the american mathematical society, 23 (2), 299-344.
• Bretin, E., Lachaud, J.-O., and Oudet, E. (2011): “Regularization of discrete contour by Willmore energy”, in Journal of mathematical imaging and vision, 40 (2), 214-229.

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• Contrôle de polarisation de la lumière
• Analyse de conformité d’isomères

Dans la littérature :

• Lott, G. A., Perdomo-Ortiz, A., Utterback, J. K., Widom, J. R., Aspuru-Guzikb, A., and Marcus, A. H. (2011): “Conformation of self-assembled porphyrin dimers in liposome vesicles by phase-modulation 2D fluorescence spectroscopy”, in Proceedings of the National Academy of Sciences, 108 (40), 16521-16526.
• Tripathi, S., Paxman, R., Bifano, T., and Toussaint, K. C. Jr. (2012): “Vector transmission matrix for the polarization behavior of light propagation in highly scattering media”, in Optics Express, 20 (14), 16067-16076.

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• Optimisation de réseaux de transmission
• Allocation de ressources

Dans la littérature :

• Sosa-Paz, C., Ruckmann, J., and Sánchez-Meraz, M. (2010): “Joint Routing, Link Scheduling and Power Control for Wireless Multi-hop Networks for CDMA/TDMA Systems”, in Científica, 14 (4), 165-172.

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• Optimisation de trajectoire
• Optimisation de problèmes aux dérivées partielles (PDE)
• Optimisation discrète sous contraintes PDE
• Analyse variationnelle

Dans la littérature :

• Abdallah, L., Haddou, M., and Khardi, S. (2010): “Optimization of operational aircraft parameters reducing noise emission”, in Applied Mathematical Sciences, 4 (11), 515-535.
• Nahayo, F., Khardi, S., Ndimubandi, J., Haddou, M., and Hamadiche, M. (2010): “Two-Aircraft Acoustic Optimal Control Problem: SQP algorithms”, in ARIMA, 14, 101-123.
• You, F., and Leyffer, S. (2011): “Mixed-Integer Dynamic Optimization for Oil-Spill Response Planning with Integration of a Dynamic Oil Weathering Model”, in AIChE Journal, 57 (12), 3555-3564.
• Kone, B., Diedhiou, I., Diallo, C., Gueye Diagne , S., and Ndiaye, G. (2018): “Optimization of the Containers Train Loading Operations at Abidjan Terminal”, in Journal of Mathematics Research, 10(4), p19.

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• Analyses démographiques
• Gestion de croissance des populations
• Contrôle des chemins de transition

Business cases:

• Artelys: “Optimizating harvesting of fish populations“. Business case: Institut Finlandais de Recherche en Foresterie (Metla).

Dans la littérature :

• Tahvonen, O. (2008): “Optimal harvesting of age-structured fish populations”, CEMARE Research Paper, P165.
• Tahvonen, O., Pukkala, T., Laiho, O., Lähde, E., and Niinimäki, S. (2010): “Optimal management of uneven-aged Norway spruce stands”, in Forest Ecology and Management, 260 (1), 106-115.
• Rosa, R., Vaz, J., Mota, R. et al. (2017): “Preference for Landings’ Smoothing and Risk of Collapse in Optimal Fishery Policies: The Ibero-Atlantic Sardine Fishery“, in Environmental and Resource Economics.
• Hänsela, M. C., Quaasa, M. F. (2018): ” Intertemporal Distribution, Sufficiency, and the Social Cost of Carbon”, in Ecological Economics 146, 520–535.

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Utilisations courantes d’Artelys Knitro :

• Problèmes de flux optimal sur les réseaux électriques (OPF)
non-linéaires, en courant alternatif
• OPF avec contraintes de sécurité réseau (SCOPF)
• Optimisation des coûts de production et des pertes de
transmission
• Modélisation des hauteurs de chute pour les problèmes de gestion de réservoirs d’eau
• Optimisation de la production de pétrole et de gaz

Business cases:

• Artelys: “Optimal power flow computations using Knitro“. Business case: Tractebel Engineering – Optimiser la gestion des systèmes de transmission électrique.

Dans la littérature :

• Plantenga, T. (2006): “KNITRO for Nonlinear Optimal Power Flow Applications“, Case Studies in Optimization, Ziena.
• Eka Suwartadi, Stein Krogstad, Bjarne Foss (2010): “Second-Order Adjoint-Based Control for Multiphase Flow in Subsurface Oil Reservoirs“, 49th IEEE Conference on Decision and Control.
• Hu, B., Cañizares, C. A., and Liu, M.(2010): “Secondary and Tertiary Voltage Regulation Based on Optimal Power Flows”, Bulk Power System Dynamics and Control (iREP) – VIII (iREP), 2010 iREP Symposium, 1-6.
• Gutierrez-Martinez, V. J., Cañizares, C. A., Fuerte-Esquivel, C. R., Pizano-Martinez, A., and Gu, X. (2011): “Neural-Network Security-Boundary Constrained Optimal Power Flow”, IEEE Transactions on Power Systems, 26 (1), 63-72.
• Ferreira, E. C., Baptista, E. C., and Soler, E. M. (2012): “An investigation about barrier parameters update strategy and the Optimal Power Flow Solution”, EngOpt 2012, 3rd International Conference on Engineering Optimization.)
• Barragan Hernandez, A., Vazquez-Roman, R., Rosales-Marines, L., Garcia-Sanchez, F. : “A strategy for simulation and optimization of gas and oil production”, Computers and Chemical Engineering 30, 2005, 215–227.
• Liu, Z., Wang, S., and Ouyang, Y. (2017): “Reliable Biomass Supply Chain Design under Feedstock Seasonality and Probabilistic Facility Disruptions”, Energies 2017, 10, 1895.
• Stock, D.S.; Sala, F.; Berizzi, A.; Hofmann, L. (2018): “Optimal Control of Wind Farms for Coordinated TSO-DSO Reactive Power Management”, Energies 2018, 11, 173.

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• Analyses de moindres carrés non linéaires (régressions / ajustements de données)
• Machine à vecteurs de support
• Data mining
• Segmentation de données
• Analyses d’inférences
• Estimation de paramètres (calibration de modèles)
• Problèmes inverses

Dans la littérature :

• Wang, G., Zhu, Z., Du, W., and Teng, Z. (2008): “Inference Analysis in Privacy-Preserving Data Re-publishing”, Data Mining, 2008, ICDM ’08, Eight IEEE International, 1079-1084.
• Fuchs, M., and Neumaier, A. (2010): “Optimization in latent class analysis”, Technical Report TR/PA/10/89, CERFACS.
• Rauchs, G., and Dumitriu, D. (2010): “Indentation testing parameter identification using an optimization procedure based on genetic algorithms”, in Proc. of the Romanian Academy, Series A: Mathematics, 10 (2), 165-172.

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Utilisations courantes d’Artelys Knitro :

• Définition de politiques économiques
• Yield management
• Modélisation de la demande
• Estimation du maximum de vraisemblance
• Équilibres de Nash

Dans la littérature :

• Conlon, C. T. (2009): “A Dynamic Model of Costs and Margins in the LCD TV Industry”, Unpublished manuscript.
• Hanson, D. A., Kryukov, Y., Leyffer, S., and Munson, T. S. (2009): “Optimal Control Model of Technology Transition”, No 2009-E24, GSIA Working Papers from Carnegie Mellon University, Tepper School of Business.
• Dubé, J.-P., Fox, J. T., and Su, C.-L. (2012): “Improving the numerical performance of static and dynamic aggregate discrete choice random coefficients demand estimation”, in Econometrica, 80 (5), 2231-2267.
• Egesdal, M., Lai, Z., and Su, C.-L. (2012): “Estimating Dynamic Discrete-Choice Games of Incomplete Information”, Working paper.

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Utilisations courantes d’Artelys Knitro :

• Gestion de portefeuilles, optimisation de coûts
• Tarification optimale et gestion des risques
• Estimation de la volatilité
• Gestion de risques de crédit
• Stratégies d’enchères (équilibres de Nash)

Business case:

Dans la littérature :

• Byrd, J. R., and Liu, Z. (2007): “Nonlinear Optimization Methods with Financial Applications“, Case Studies in Optimization, Ziena.
• Nocedal, J. (2008): “The ZIENA Solver for American Options Pricing“, Case Studies in Optimization, Ziena.

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