Сигма Технология. Программные средства

Программные средства

Многокритериальной оптимизации IOSO

Построения функций аппроксимации Approx

Примеры практического использования

Программный комплекс многокритериальной оптимизации IOSO 2.0

Основные особенности IOSO 2.03 (новое в версии)

- в одном программном комплексе реализованы алгоритмы оптимизации IOSO NM и распараллеленной оптимизации IOSO PM

- реализована поддержка параллельных вычислений для Windows HPC кластеров

- добавлена процедура прямой интеграции с Concepts NREC TurbooptII

- добавлена процедура прямой интеграции с ANSYS WB2

- добавлена процедура прямой интеграции с FLOW-3D

- добавлена процедура прямой интеграции с FlowVision v.3.08.

- добавлена процедура прямой интеграции с SolidWorks 2010, 2011

- добавлена процедура прямой интеграции с Excel 2010,2011

- добавлена возможность задания дискретных параметров

- добавлены новые виды графиков для анализа полученных результатов

- добавлена поддержка функций Abs(), Max() и Min() в формулы расчетов синтетических параметров задачи

- улучшены процедуры настроек проектов оптимизации и таблиц результатов расчета

- добавлена возможность сохранения файлов с результатами расчетов различных приложений для всего Парето множества решений

Отличительные особенности IOSO алгоритмов оптимизации:

решение сложных многопараметрических задач с наличием ограничений, зон невычисляемости и многоэкстремальностью целевой функции;
высокая эффективность решения многопараметрических (до 100 переменных и 100 ограничений) многокритериальных (до 20 критериев) задач оптимизации. До 7 раз быстрее традиционных методов, в том числе и генетического алгоритма, что позволяет существенно сократить сроки решения этих задач;
простота использования процедур оптимизации. Реализованные адаптивные алгоритмы не требуют предварительных настроек и задания параметров, что позволяет их использовать специалистам не владеющими специальными знаниями в теории оптимизации.
процедуры распараллеленной оптимизации для кластеров и многопроцессорных вычислительных систем позволяют использовать возможности многопроцессорных систем для значительного сокращения времени решения задач оптимизации

Подробнее о программе многокритериальной оптимизации IOSO NM
Подробнее о программе распараллеленной оптимизации IOSO PM

Аспирантам и студентам выпускных курсов ВУЗов предлагаем программу оптимизации IOSO для выполнения научных работ без оплаты лицензий.

Программный комплекс однокритериальной оптимизации IOSO NS GT

Программный комплекс однокритериальной оптимизации IOSO NS Gt предназначен для решения однокритериальных задач нелинейной оптимизации. Имеет простой интерфейс и высокую эффективность для решения различного класса оптимизационных зада

Подробнее об IOSO NS
Скачать демоверсию IOSO NS

IOSO технология оптимизации

Инструментальные средства IOSO разработаны для решения широкого спектра задач нелинейной оптимизации и состоят из нескольких независимых алгоритмов.

Все алгоритмы IOSO технологии разработаны в рамках единой концепции по постановке задач оптимизации, анализу полученных результатов, обмену данных с программным продуктом пользователя и заданием исходных данных на начальном этапе.

Примеры практического применения

Программа построения функций аппроксимации Approx 1.0

Предназначена для получения функций аппроксимации многопараметрических зависимостей (в том числе со сложной топологией) и последующего их использования для расчета и анализа.

В соответствии с назначением программа позволяет получить функцию аппроксимации (поверхность отклика) сложной многопараметрической зависимости, которую можно использовать для углубленного анализа (интерполяции, сглаживания функции, оценки топологии и т.п.), а также при решении задач, заменяя исходную зависимость полученной поверхностью отклика.

Возможности:

Максимальное количество независимых переменных - не более 50.

Максимальное количество одновременно обрабатываемых зависимостей от одних и тех же переменных - не более 50.

Максимальное количество точек, используемых при построении поверхности отклика – не более 50 000.

Выбор класса функций, на основе которых производится построение поверхности отклика

- полноквадратичная регрессия с адаптивным преобразованием переменных

- модифицированная регрессия с преобразованием переменных .

- "взвешенная" аппроксимация

- радиально-базисная функция

Использование ранее полученного полного описания поверхности отклика для определения значений аппроксимируемых параметров в зависимости от произвольно задаваемых значений аргументов.

Программные средства

Приобретение программного обеспечения.