TÉLÉCHARGER CPLEX VERSION ETUDIANT

De manière générale, cette technique divise les temps de calcul par 1,5, mais les résultats sont plus impressionnants pour les problèmes de réalisabilité. Plus de détails dans la présentation idoine. Selon les problèmes, il vaut mieux parfois aborder le problème avec son objectif quadratique. Ils ont commencé par construire une base de données de problèmes MIQP pour récupérer assez de données, puis ont construit un classificateur utilisant 77 variables caractéristiques du problème ou de sa résolution à un moment donné.

Nom:cplex version etudiant
Format:Fichier D’archive
Système d’exploitation:Windows, Mac, Android, iOS
Licence:Usage Personnel Seulement
Taille:15.17 MBytes



Malgré son grand âge, le logiciel continue d'évoluer, tant en performance qu'en fonctionnalités. La version IBM annonce une série d'améliorations de performance, sur tous les types de problèmes gérés, surtout dans les instances de grande taille, mais ne donne pas de chiffres La principale nouvelle fonctionnalité concerne l'optimisation multiobjectif quelque chose que la concurrence propose depuis déjà quelques années, avec Gurobi pour ne pas le citer.

Dans certains cas, on souhaite optimiser plusieurs choses à la fois : dans une usine, diminuer les coûts de production et maximiser l'équité entre les équipes d'ouvriers, par exemple. Quand tous les objectifs peuvent s'exprimer dans la même unité, les choses sont simples, on peut simplement les sommer avec ou sans pondération : maximiser la production et minimiser les coûts, c'est équivalent à maximiser le profit. Par contre, dans d'autres cas, la même opération est impossible comme les coûts de production et l'équité entre ouvriers : on ne peut pas mettre une somme d'argent équivalente à l'équité.

Dans ce cas, on doit utiliser des techniques d'optimisation multiobjectif plus avancées. Par exemple, on peut définir une hiérarchie entre les objectifs : on cherche d'abord à maximiser le profit, puis, en maintenant le profit au même niveau ou à une certaine tolérance près , à maximiser l'équité. CPLEX Grâce à cette amélioration des capacités de modélisation, le solveur peut implémenter des techniques de gestion des erreurs numériques surtout avec des coefficients très grands ou très petits entre les objectifs et réoptimiser facilement quand on change des poids entre objectifs.

L'implémentation est légèrement limitée : on ne peut pas mélanger l'optimisation multiobjectif avec une décomposition de Benders automatique arrivée avec CPLEX Seules les fonctions de rappel informatives et génériques sont gérées impossible de contrôler le processus de résolution de CPLEX, donc.

Le système précédent reste toujours maintenu : on peut récupérer le nombre d'inégalités de Benders ajoutées. Les changements sont plus nombreux pour les fonctions génériques : on peut désormais injecter une solution lors du processus de résolution en demandant à CPLEX de ne pas en vérifier la réalisabilité ; on peut aussi injecter une solution partielle CPLEX se chargeant de la compléter au besoin ou une solution heuristique quand la décomposition de Benders est utilisée.

Aussi, les fonctions de rappel génériques sont gérées dans le cadre d'une optimisation distribuée sur plusieurs machines.

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