OptQuest for Arena 12.0 - инструмент оптимизации задач, предназначенный и специально настроенный на анализ результатов моделирования, выполненного с помощью пакета Arena.
Преимущества OptQuest for Arena 12.0:
- Приложение OptQuest for Arena позволяет моделировать несколько альтернативных сценариев и экспериментировать с ними, давая возможность выбрать наиболее удовлетворяющий поставленным целям.
- Полное разделение модели, представляющей собой систему и процедуру решения оптимизационных проблем, определенные в данной модели, обеспечивает максимальную эффективность выявления новых сценариев.
- Улучшенные алгоритмы поиска повышают качество оптимизации.
- Улучшенный анализ решений после завершения оптимизации позволяет выполнять ранжирование, выбор и изучение подробных данных решения.
- Передовые методики оптимизации позволяют выполнять дополнительные повторные исследования выбранных решений.
Ускорение процесса принятия решений благодаря оптимизации сценариев моделирования позволяет найти лучший ответ быстрее и более эффективно.
Особенности OptQuest for Arena 12.0:
- Интуитивно понятный интерфейс проводника упрощает просмотр и вызов компонентов модели оптимизации.
- Древовидная структура просмотра с параметрами и откликами, расположенными по указанным пользователем категориям, упрощает переход и выбор возможных параметров и откликов в больших моделях.
- Улучшенные алгоритмы поиска, включая улучшенные алгоритмы комбинирования решений, и новый инструментарий анализа решений.
- Возможность выбора и изменения нескольких параметров в новом интерфейсе пользователя.
- Улучшенное определение ограничений, включая объединение параметров и откликов, и возможность использования как линейных, так и нелинейных выражений.
- Улучшенное определение целей, включая объединение параметров и откликов, и возможность использования как линейных, так и нелинейных выражений.
- Предполагаемые решения позволяют вводить свои собственные предполагаемые решения, а также сохранять свои решения из оптимизации и использовать их при следующем выполнении оптимизации.
- Улучшенный анализ решений после завершения оптимизации позволяет выполнять ранжирование, выбор и изучение подробных данных решения.
- График границы эффективности отображает оптимальные целевые значения для каждого ограничительного предела, который может изменяться в течение оптимизации. Сетка наверху показывает фактическое значение ограничения для предела, а также целевое значение.
- Передовые методики оптимизации позволяют выполнять дополнительные повторные исследования выбранных решений.
Достоинства технологии Arena и OptQuest: выигрышная комбинация
Настроенное для работы с набором продуктов Arena, приложение OptQuest for Arena позволяет определять различные входные данные системы (параметры и ограничения) и необходимые выходные данные (целевые функции). Приложение OptQuest направляет процесс выбора входных данных системы, а затем исполняет модель, для чего выполняются несколько сценариев для каждого из наборов входных данных, чтобы достичь необходимых выходных данных системы.
Эффективность
Приложение OptQuest представляет собой многофункциональный оптимизатор, который позволяет успешно отделять процедуру оптимизации решения от модели поведения. Такая разработанная адаптация метаэвристических методов позволяет создать модель системы, которая включает столько элементов, сколько необходимо для точного представления "реальности". В то время как модель поведения можно изменять и развивать для включения в нее дополнительных элементов, программы оптимизации остаются те же самые.Таким образом, полное разделение модели, представляющей собой систему, и процедуры решения оптимизационных проблем, определенные в данной модели, обеспечивает максимальную эффективность выявления новых сценариев.
Интеллектуальность
Приложение OptQuest использует результаты поиска для "самообучения", что позволяет выполнять интеллектуальный поиск следующего набора альтернатив. Если альтернатива в его пространстве поиска не соответствует определенным пользователем ограничениям, она автоматически исключается, и исследуются другие варианты, которые с большей вероятностью удовлетворяют требованиям. В процедуре оптимизации используются входные данные модели поведения для оценки входных данных модели. Процедура оптимизации выполняет специальный "немонотонный поиск", когда в результате последовательно создаваемых входных данных получаются различные оценки, не все из которых - в сторону улучшения, но которые со временем обеспечивают высокоэффективный путь к самым лучшим решениям.
Гибкость
Приложение OptQuest позволяет явно определять целочисленные и линейные ограничения (например, бюджетные ограничения, ограничения по доступному месту, распределение рабочей силы), а также границы для целевых функций. Можно даже включать логические условия, чтобы поиск был более точным. Приложение OptQuest for Arena позволяет полностью контролировать процесс принятия решений.
Стремительность
Методика поиска в приложении OptQuest, как было показано, на порядок величины быстрее, чем конкурирующие методики поиска. Сочетание эффективности методов поиска, возможность самообучения и гибкость обеспечивают самый быстрый поиск наилучшего решения.