Neu in LINGO 22

Neu in LINGO 22

LINGO 22 bietet signifikante Performance-Steigerungen bei den Solvern, eine verbesserte Excel-Schnittstelle für das Modell-Management sowie neue Add-Ins für Visual Studio Code.

Details zu den Neuerungen in LINGO 22

Solver

• Die Optimierungen am Simplex-Solver führen zu einer durchschnittlichen Leistungssteigerung bei großen Modellen um 25 – 30 %.
• In der LINDO Systems Standard-Benchmarksuite stieg die Anzahl der innerhalb von zwei Stunden optimal gelösten Modelle mit dem Mixed Integer (MIP) Solver im Vergleich zur vorherigen Version um 20 %.
• Verbesserte Unterstützung für externe Solver wie COPT, Coin/CLP, Highs
• Der globale Solver verfügt über strengere Linearisierungen und Relaxationen.
• Verbesserter Zufallszahlengenerator. Die Funktionen `@RAND` und `@QRAND` verwenden nun eine Kombination aus linearen Kongruenzgeneratoren mit langer Periode für eine verbesserte Pseudozufallszahlengenerierung im Bereich (0, 1).
• Zeit bis zur besten Lösung im Lösungsbericht. Der Lösungsbericht enthält nun die Zeit bis zur besten Lösung, also die Sekunden, die bis zum Finden der besten Lösung verstrichen sind. Diese Zeit ist häufig deutlich kleiner als die Zeit, die bis zum Beweis der Optimalität der besten Lösung benötigt wird.

Excel-Schnittstelle

• Verbesserungen am Excel Add-In, so dass LINGO-Modelle besser aus einem Excel-Arbeitsblatt heraus ausgeführt werden können.
• Import von Modellen direkt aus Excel in den LINGO-Editor
• Übertragen der Änderungen in LINGO zurück nach Excel
• Schnellere Erstellung von Lösungsberichten für große Modelle

Verbesserter Editor

• Doppelte Hinweise: Schneller Zugriff auf kontextsensitive Informationen durch Doppelklick auf Sets, Attribute oder Variablen überall im Modell. Tooltips zeigen Definitionen, übergeordnete Sets oder Ursprungsdetails an, je nachdem welches Element selektiert ist.
• Adaptive Auto-Vervollständigung, die sowohl LINGO-Methoden als auch häufig verwendete Wörter vorschlägt. Für noch hilfreichere Hinweise kann die ausführliche Auto-Vervollständigung über das Kontextmenü aktiviert werden.
• Verbesserte Benutzeroberfläche des Editors mit größeren Schaltflächen, Zeilennummern und der Option zum Aufteilen der Modellansichten.

Add-Ins für Visual Studio Code (VS Code)

• LINGO-LSP (Language Server Protocol) in VS Code Add-In
• LINGO-Modelle können in VS Code editiert und ausgeführt werden.
• Syntax-Highlighting, Auto-Vervollständigung, Anzeige der Dokumentation beim Überfahren mit der Maus sowie eine Ausführen-Schaltfläche mit Lösungszusammenfassung
• LINGO Copilot VS Code Add-In
  • auf GitHub Copilot basierende Erweiterung zum Generieren von LINGO-Code aus Beschreibungen in natürlicher Sprache oder LaTeX
  • kann Fragen zur LINGO-Dokumentation beantworten und kontextbezogene Modellkommentare generieren

Neu in LINGO 21

LINGO 21.0 enthält eine Vielzahl von Leistungsverbesserungen und neuen Funktionen:

• Verbesserte Reproduzierbarkeit beim wiederholten Lösen eines Problems, insbesondere mit der „Concurrent"-Option beim Lösen mit dem schnellsten Barrier-, Primal-Simplex- und Dual-Simplex-Solver
• Globaler Solver bietet eine verbesserte Handhabung von IF-Anweisungen und Polynomen
• Der ganzzahlige (MIP) Solver wurde um neue Funktionen zur Symmetrieerkennung erweitert. Dies kann die Zeit, die für den Nachweis der Optimalität bei einigen Modellen mit ganzzahligen Variablen benötigt wird, drastisch reduzieren.
• Verbesserter Multi-Start-Solver zum schnellen Finden guter Lösungen für schwierige nicht-konvexe Probleme
• Verbesserungen der externen Solver: Erweiterte Unterstützung von externen Solvern, einschließlich linearen Solvern wie COPT, CLP und HIGHS, und verbesserte Unterstützung von sowohl CONOPT als auch externen nichtlinearen Solvern wie IPOpt
• Verbesserungen der Windows-Version:
  • Verbesserter Modelleditor mit optionaler Aufteilung des Bearbeitungsfensters in mehrere Felder
  • Neue automatische Vervollständigung bei der Eingabe von gängigen Stichwörtern
  • Größerer Puffer für das Rückgängigmachen bzw. Wiederholen von Operationen
  • Schnellere Methode zum Suchen und Ersetzen
  • Größere Schaltflächen der Symbolleiste
  • Verbessertes Arbeiten mit Unicode

Neu in LINGO 20

• Verbesserungen am Linearer Integer Solver
  • Verbesserte Heuristiken für allgemeine ganzzahlige Modelle
  • Durchschnittliche Leistungsverbesserung von 2 - 3 % auf dem Standard-Testdatensatz
• Verbesserungen am Nonlinear und Global Solver
  • Schnellere Lösung (Größenordnung) von linearen fraktionalen Programmen (Verhältnisziele)
  • Unterstützung für zusätzliche nützliche, aber "problematische" Funktionen: Power-Utility-Funktion (xg-1)/g und die Exponentialverhältnisfunktion (exp(g) - 1)/g sind in einigen Situationen zur Modellierung des Verbraucherverhaltens wichtig. Die LINDO-API kann nun die numerischen Probleme vermeiden, die auftreten, wenn g gegen 0 geht.
• Verbesserungen bei der Linearisierung
• Mehr Ausdrücke können automatisch linearisiert werden, so dass jetzt ein schnellener linearer Solver verwendet werden kann, wo sonst ein deutlich langsamerer nichtlinearer Solver erforderlich wäre.
• Verbesserte Linearisierung bestimmter IF-Ausdrücke
• Verbesserte API-Schnittstelle
  Mit LINGO 20 ist es einfacher die eigenen LINGO-Modelle in eigene maßgeschneiderte Systeme zu integrieren. Beispiele sind LINGO beigefügt.
• LINGO in Excel
  Mit Version 20 kann ein LINGO-Modell einfach in ein Excel-Arbeitsblatt integriert werden, sozusagen eine intelligente Excel-Tabelle, die z. B. ein Zuschnittproblem in der Metallverarbeitung lösen kann.
• Neue REST-API-Schnittstelle für verteilte Datenverarbeitung
  Die Bereitstellung von optimierungsbasierten Anwendungen über das Internet für Smartphones oder weitere Geräte ist mit der neuen REST-API-Schnittstelle einfach zu realisieren.
• Verbesserte Erstellung von Docker Images
• Verbesserte Schnittstelle zu R.
  LINGO Version 20 erleichtert die Herstellung einer Schnittstelle zwischen Daten in R und einem Optimierungsmodell in LINGO.
• Verbesserte Schnittstelle zu Python.
  Es ist jetzt viel einfacher, eine Schnittstelle zwischen einer Python-Anwendung und einem Optimierungsmodell in LINGO herzustellen.
• Verbesserte Unterstützung für implizite Set-Namen wie J01..J99, Jan..Oct, etc.
• Verbesserte ODBC-Datenbankverbindung, die den Import von Sets (zusätzlich zu den Attributen) innerhalb von Calc-Abschnitten unterstützt.
• Generierung von alternativen optimalen Lösungen für lineare Modelle, entweder interaktiv oder programmatisch innerhalb von Calc-Abschnitten mit der Funktion @NEXTALTOPT().

Neu in LINGO 19

LINGO 19 enthält eine Vielzahl von Leistungssteigerungen und neuen Funktionen.

Deutlich schnelleres Lösen von langen, dünnen linearen Modellen

Verbesserungen an den Simplex-Solvern ermöglichen in LINGO 19 ein wesentlich schnelleres Lösen linearer Modelle mit einem Vielfachen an Variablen wie Nebenbedingungen.

Schneller beim gleichzeitigen Lösen eines linearen Modells mit verschiedenen Solvern

Die in LINGO 19 verbesserte Funktionalität ermöglicht es Benutzern, gleichzeitig den einfachen und den dualen Simplex-Solver sowie den Barrier-Solver jeweils auf einem separaten Kern auszuführen. Dies stellt eine Lösung in kürzest möglicher Zeit sicher, unabhängig davon, welcher Solver am schnellsten ist.

Verbesserungen am Integer-Solver

Eine bessere Leistung bei vielen ganzzahligen Modellen wurde in LINGO 19 durch eine verbesserte Vorauswahl von Standardeinstellungen für die Schnittgenerierung und Lösungsheuristik erreicht.

Verbesserungen bei den quadratischen/konischen Solvern

In LINGO 19 werden Modelle mit e^x- und x^k-Termen, so genannte Barrier Solver Exponential- und Potenzkegel, schneller gelöst.

Zahlreiche Erweiterungen des Global Solvers

• Verbesserte Erkennung und Verwendung der Konvexität verschiedener zusammengesetzter Funktionen
• Verbesserte Leistung für Modelle mit konvex-konkaven Funktionen
• Modelle mit Ratio/Fractional-Ziel, einschließlich MIP, finden deutlich schneller eine Lösung
• Erhebliche Geschwindigkeitsverbesserungen bei nicht-konvexen quadratischen Programmen mit quadratischen Nebenbedingungen

Weitere Verbesserungen

• Erweiterte Funktionalitäten beim Nebenbedingungstyp "All Different"
• Neue Funktion zum Löschen aller Elemente einer abgeleiteten Menge
• Neue Funktion zum Erstellen interaktiver Anwendungen, welche es erlaubt, den Nutzer während der Laufzeit zur Eingabe aufzufordern
• Effizientere Nutzung der vom Benutzer bereitgestellten Startpunkt-Information zur schneller Lösung von ganzzahligen Modellen
• Neue Funktion für leichteres Erstellen und eine leichtere Fehlersuche von LINGO-Modellen, die in Excel-Arbeitsblätter eingebettet sind
• Effizientere Speicherung von stochastischen Optimierungsmodellen, welche die Lösung wesentlich größerer Modelle erlaubt

Neu in LINGO 18

LINGO 18 enthält umfangreiche Leistungssteigerungen und neue Funktionen.

Bessere Performance bei linearen Modellen mit dem verbesserten Simplex-Solvern

Die Erweiterungen der Simplex-Solver in LINGO 18 steigern die Lösungsgeschwindigkeit linearer Modelle im Durchschnitt um 18 % bei Verwendung des einfachen und um 15 % bei Verwendung des dualen Simplex-Solvers.

Erhebliche Performancesteigerung bei großen quadratischen Modellen

Verbesserungen beim Umgang mit großen quadratischen Matrizen, z. B. 1.000 x 1.000, bieten erhebliche Performanceverbesserungen beim Lösen quadratischer Programmiermodelle.

Verbessertes Handling von Modellen mit unstetigen Funktionen

Modelle, die unstetige Funktionen wie MOD(x,k), INT(x), ROUND(x) verwenden, können mit LINGO 18 noch schneller gelöst werden.

Leistungssteigerung beim gleichzeitigen Lösen von linearen Modellen unter Verwendung verschiedener Solver

Die neue Multi-Core-Funktion erlaubt es, unterschiedliche Solver verschiedenen Cores zuzuweisen und so simultan auszuführen. Dies führt besonders in Situationen, in denen es schwierig ist vorherzusagen, ob beispielsweise der einfache, duale oder der Barrier-Solver die schnellste Lösung eines linearen Modells liefert, zu schnelleren Ergebnissen.

Unterstützung der Spezifikation eines Zielwerts beim Multi-Start-Nonlinear-Solver

Anwender können in LINGO 18 einen Zielwert für die Zielfunktion vorgeben. Sobald dann einer der Berechnungsthreads des Multi-Start-Solvers das angegebene Ziel erreicht, stoppt die gesamte Berechnung.

Weitere Neuerungen

• Neue Diagrammtypen: Gantt-Diagramm, gestapeltes vertikales und horizontales Balkendiagramm
• Neue Funktion zum Ausführen von Befehlen des Statistik-Packages R aus LINGO heraus
• Fähigkeit zum Unterbrechen des Solvers in einem CALC-Bereich, jedoch weitere Ausführung des CALC
• Neue arithmetische Funktionen: @SIGNPOWER, @LMTD und @RLMTD für Wärmetauscher- und nichtlineare Netzwerkmodelle
• Neue Log-Option für Solver: Aktivieren des Logs und Festlegen, wie ausführlich das Log sein soll

Neu in LINGO 17

LINGO 17 bietet folgende neuen Funktionen und Performanceverbesserungen:

Optimierter Simplex-Solver für schnelleres Lösen von linearen Modellen

LINGO 17 bietet einen optimierten Simplex-Solver, der große lineare Modelle bis zu 20 % schneller mit dem einfachen und bis zu 15 % schneller mit dem dualen Simplex-Algorithmus löst.

Verbesserter Integer-Solver

Neue Funktionen zur Symmetrieerkennung in LINGO 17 reduzieren die Zeit, die zum Nachweis der Optimalität bei bestimmten Modellklassen mit ganzzahligen Variablen benötigt wird, drastisch. Des Weiteren wurde die Performance bei Markowitz-Portfolio-Problemen mit Mindestkaufmengen und/oder Begrenzung auf eine Anzahl von Instrumenten auf Non-Zero-Level verbessert. Zusätzliche Optimierungen führen zu einer schnelleren Lösung bei bestimmten Aufgabenverteilungsmodellen.

Verbesserter Global-Solver

Die Stabilität und Robustheit des Global-Solvers wurde mit Version 17 von LINGO durch verschiedene Erweiterungen bei der quadratischen Erkennung und Reichweitenminderung erreicht. Auch wurde die Nutzung von Konvexität bei bestimmten Verhältnis-Bedingungen verbessert, wie sie z. B. beim Entwurf von Netzwerken für Wärmetauscher auftreten können.

Unterstützung von mehr Typen von Nebenbedingungen

In LINGO 17 werden mehrere neue Funktions- und Nebenbedingungstypen erkannt, z. B. die @AllDiff-Nebenbedingung für allgemeine ganzzahlige Variablen. Die @AllDiff-Nebenbedingung erlaubt es, eine Menge von ganzzahligen Variablen zu spezifizieren, so dass jede Variable der Menge einen eindeutigen, von allen anderen Variablen der Menge unterschiedlichen Wert hat.

Erweiterungen der Modellierungssprache und neue Funktionen

• Neue Funktion zum Übergeben von Argumenten bei benutzerdefinierten Prozeduren
• Unterstützung für Datenrahmen-ähnlichen Input in Data- und Calc-Bereichen
• Neue Funktionen zum programmatischem Einlesen von Eingabedaten in Calc-Bereichen
• Neue Funktionen zum Berechnen der nächsten besten Lösung eines binär-ganzzahligen Modells. Die Funktion erlaubt es dem Anwender, Variablenwerte zu untersuchen und/oder anzuzeigen und dann zu entscheiden, ob nach einer weiteren Lösung gesucht werden soll. Ebenso kann die neue Funktion wiederholt aufgerufen werden, um durch alle möglichen Lösungen zu iterieren.
• Neue Funktion zur Anzeige von Raum-Zeit-Diagrammen
• Neue Funktionen zur Durchführung der QR-Zerlegung bei Matrizen und Matrixmultiplikationen
• Option zur Spezifikation von voreingestellten Startpunktvariablen

Neu in LINGO 16

Schnelleres Lösen von linearen Modellen mit dem verbesserten Simplex Solver

• Die Erweiterung des Simplex Solvers in LINGO 16 steigert die Performance bei großen linearen Modellen. Dabei beträgt die Steigerung der Geschwindigkeit im Durchschnitt 35 % bei großen Modellen, wenn der einfache Simplex-Algorithmus verwendet wird, und 20 % bei Verwendung des dualen Simplex-Algorithmus.

Verbesserter Integer Solver mit neuen Funktionen

• Der neu eingeführte Optimierungsmodus in LINGO 16 gewährleistet reproduzierbare Ergebnisse bei verschiedenen Durchläufen.
• Erweiterungen am K-Best-Algorithmus erlauben es, die k-besten Lösungen mit nur geringem zeitlichen Mehraufwand zu finden als nur eine Lösung.
• Neue heuristische Algorithmen finden schneller Lösungen bei Modellen mit Rucksack-Nebenbedingungen und Blockstrukturen.
• Neue Vorverarbeitungsstufen engen die Variablengrenzen bei Klassen von nicht-linearen Modellen ein und führen somit zu einer besseren Performance.

Erweiterter Stochastic Solver

• Große lineare mehrstufige stochastische Programminstanzen lassen sich durch verbesserte Schnittverwaltung von LINGO 16 bei der geschachtelten Bender-Zerlegung (Nested Bender Decomposition) 60 % schneller lösen.
• Bessere Handhabung von mehrstufigen stochastischen Optimierungsmodellen, die keinen vollständigen Rekurs haben.
• Erweiterungen des Parsers erlauben die Verwendung von beliebig komplexen Funktionen stochastischer Parameter.

Verbesserter Global Solver

• Die Performance des Global Solvers wurde bei Klassen von quadratischen Problemen drastisch verbessert; dies betrifft insbesondere nicht-konvexe quadratische Probleme, die von anderen Solvern abgelehnt oder nur langsam für ein lokales Optimum durch herkömmliche Solver für nicht-lineare Modelle gelöst werden konnten. Auch kann der Global Solver in LINGO 16 bisher nicht lösbare Probleme global optimieren, z. B. Finanzportfolio-Modelle mit Mindestkaufmenge und/oder einer begrenzten Anzahl an Instrumenten auf Nonzero-Level.
• Version 16 von LINGO enthält einen neuen Prozess zur Grenzeinschränkung bei linearen Prozeduren und verbessert dadurch die Lösbarkeit bei linearisierten Modellen. Funktionen wie MAX(), MIN(), ABS(), x*z (z =0 oder 1) u. a. sind drastisch schneller und liefern eine stabile Leistung.

Native Unterstützung für Mac und Linux

• Die Benutzeroberfläche von LINGO 16 wurde komplett überarbeitet, so dass LINGO Mac- und Linux-Plattformen nun nativ unterstützt..
  
  Kleines nicht-lineares Programm in Lingo auf einem Mac

Matrix-Funktionen

• LINGO 16 enthält neue Funktionen für Matrixoperationen: Eigenwert- und Eigenvektorberechnung, Determinatenberechnung von Matrizen, Cholesky-Faktorisierung, Matrix invertieren und transponieren.

Lineare Regression

• Die neue Funktion @REGRESS für die multiple lineare Regression kam in LINGO 16 hinzu.

Weitere Neuerung

• Unterstützung für Tornadodiagramme
• Neue, nützliche Sortierfunktionen für die Datenvorbereitung und Ergebnisreports
• Neue Datumsfunktion @STM2YMDHMS zur Konvertierung von LINGO-Standardzeitwerten in entsprechende Kalenderdatums- und -zeitwerte.