Artelys Knitro 12 : Venez tester notre nouvelle interface Julia !
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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
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.
