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ILOG CPLEX 8.0
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- Optimizer now handles MIQP problems
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제품 수행능력, 규모성, 신용도 등에 있어 엄청나게 향상된 ILOG CPLEX8.0이 출시되었다. ILOG CPLEX8.0은 mathematical programming optimizer로서 최고로 빨랐던 기존 버전보다도 훨씬 빨라짐으로써 주목 받고 있다.
MIP PERFORMANCE:
ILOG CPLEX8.0은 Mixed integer programming (MIP) 모델을 더욱 빠르게 해결 할 수 있도록 알고리즘의 성능을 강화하였다. 사용자들에게 알고리즘 수행을 멈춰야 할 때를 결정할 때 더욱 융통성 있게 해결할 수 있도록 더 많은 방법을 제시한다.
이 기능은 최적화 속도에 있어 mixed integer optimizer가 40% 정도 속도가 빨라짐으로써 최적화 속도가 빨라졌다. 특정화된 optimality gaps 또는 시간 제한 등으로 수행능력은 확연히 빨라진다.
MIQP PROBLEMS
ILOG CPLEX는 Mixed integer quadratic programming(MIQP) 문제를 수행할 수 있다. MIQP 모델은 quadratic objective functions, 정수 변수(integer variables), 선형 제약(linear constraint)의 혼합으로서 특히 금융 분야에서 다양한 영역을 해결할 수 있도록 한다.
ILOG CPLEX의 Mixed integer optimizer는 objective function에 quadratic terms을 포함할 수 있도록 확장되어 왔으며 presolve, probing, cuts, heuristics(발견적 기법) 그리고 MIQP 문제를 해결할 준비가 되어 있는 상태에서의 callbacks와 같은 MIP기능을 추가했다.
MIP SEARCH STRATEGY
사용자들은 MIP Search strategy를 “goals”로 보편화하고 제어할 수 있는데 이는 사용자들이 제약 프로그래밍에서 branching 또는 node selection을 규정하도록 할 수 있는 메커니즘을 제어할 수 있음을 의미한다. 개발자들은 ‘goals’를 통해 제약을 좀 더 쉽게 규정할 수 있다.
SIFTING ALGORITHM
새롭게 추가된 알고리즘은 많은 수의 결정변수와 적은 제약 하에서도 해의 탐색시간을 현저하게 줄여준다.
테스트에 따르면 변수의 수가 100개이거나 제약의 수보다 더 많은 상황에서 평균 솔루션 타임은 반으로 줄어든다.
CONCURRENT OPTIMIZATION
Multi-CPU 시스템 사용자들은 어떤 알고리즘이 어떤 문제를 설명하는데 가장 좋은지를 결정할 필요가 없다.
새로 추가된 동시발생 최적화 기능(concurrent optimization)은 두 개나 세 개의 다른 LP 알고리즘을 사용함으로써 선형프로그래밍(LP)을 풀며, 해를 찾으면 모든 알고리즘이 자동으로 멈춘다.
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■ Article : 13 , February 2003
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