Artelys Knitro 11.1 : Résolution ultra-rapide des problèmes sans dérivées !
Cas d’application : Découvrez comment nos clients approximent leurs dérivées en macroéconomie !
La macroéconomie inclut notamment l’étude de modèles nommés DGSE (pour modèles d’Equilibre Général Dynamique Stochastique) qui visent à représenter les effets des politiques économiques sur la croissance d’un pays. Ces modèles sont fréquemment utilisés par les banques centrales pour estimer la croissance nationale globale.
Nous avons travaillé sur les modèles DGSE de la Federal Reserve Bank of New York, implémentés en Matlab avec la toolbox IRIS par Iskander Karibzhanov, économiste pour la Banque du Canada. Ce modèle est un modèle fortement non linéaire pour lequel les dérivées exactes ne peuvent être fournies. Dans ce cas, le solveur approxime les dérivées par différences finies mais il n’est pas possible de les évaluer avec autant de précision que lorsque les dérivées exactes sont fournies.
La parallélisation des différences finies avec Artelys Knitro permet d’accélérer la résolution. L’utilisation de Knitro 11.1 a permis de réduire le temps de calcul d’un facteur 5 sur les instances étudiées tout en maintenant la qualité de la solution obtenue !
Nouvelle option de warm-start pour les méthodes de points intérieurs
Cette version voit également l’apparition d’une nouvelle option dédiée au warm-start pour les méthodes de points intérieurs (algorithmes 1&2). L’activation de cette option permet une résolution ultra-rapide de vos problèmes lorsque l’utilisateur a la connaissance d’un bon point initial. Cette option est particulièrement efficace pour les modèles nécessitant la résolution séquentielle de problèmes non linéaires. La figure ci-dessous présente un cas d’application nécessitant la résolution séquentielle de sous-problèmes non linéaires pour laquelle l’activation de l’option de warm-start divise le temps de calcul total par 10 !
Autres fonctionnalités d’Artelys Knitro 11.1
• Nouvelle API Python permettant une déclaration fine de la structure des contraintes (eg linéaire, quadratique, conique)
• Détection automatique de la convexité des problèmes QP/QCQP
• Nouvelles coupes de sac à dos liftées dédiées aux problèmes MINLP
• Amélioration de l’approximation L-BFGS
• Augmentation générale des performances sur les problèmes convexes en particulier pour les instances de très grande taille
Artelys contribue au lancement du service Common Grid Model (CGM) du programme CroNet
Artelys a été sélectionné pour développer des modules de moteurs de calcul pour le développement de la Fonction Commune EMF (European Merging Fonction) utilisée au cœur de la plate-forme de service RCC du programme CorNet, permettant la coordination opérationnelle paneuropéenne du réseau électrique et l’analyse de la sécurité.
Favoriser l’intégration des énergies renouvelables : Solutions avancées pour augmenter la capacité d’accueil des énergies renouvelables dans les réseaux électriques existants
Artelys a mis au point une méthodologie basée sur l’intelligence artificielle pour évaluer l’augmentation de la capacité d’accueil des sources d’énergie renouvelables variables (vRES) dans les réseaux électriques grâce aux technologies d’amélioration du réseau (GETs).
Artelys participe au projet européen HyNet pour optimiser les réseaux électriques hybrides AC/DC
Dans le cadre du projet Horizon Europe, Artelys participe au projet HyNet. Cette initiative vise à étudier et optimiser l’exploitation des réseaux électriques hybrides AC/DC. Ce projet s’inscrit dans un contexte de croissance rapide des technologies basées sur l’électronique de puissance et de déploiement massif des ressources énergétiques distribuées.
Accélérer le progrès : les algorithmes d’Artelys permettent l’intégration de REN à la plateforme MARI
— Artelys a fourni les algorithmes avancés permettant de piloter les processus mFRR de bout en bout de REN, assurant une intégration fluide à la plateforme MARI, dont les algorithmes de marché sont également développés par Artelys.
