Neu in What'sBest! 18.0

Neu in What'sBest! 18

Linearer Integer Solver

• Verbesserte Heuristiken für allgemeine ganzzahlige Modelle
• Durchschnittliche Leistungsverbesserung von 2 - 3 % auf dem Standard-Testdatensatz

Nonlinear und Global Solver

• Schnellere Lösung (Größenordnung) von linearen fraktionalen Programmen (Verhältnisziele)
• Verbesserter Bound-Tightening-Prozess beim Vorverarbeiten nichtlinearer Modelle
• Automatische Generierung von Hilfsvariablen zur Verbesserung der Performance bei komplizierten Ausdrücken
• 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.

Linearisierung

• Unterstützung für Indikator-Bedingungen, z. B. z = 0 impliziert x + y <= 0;
• 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.
• Erweiterte Linearisierung von QP- und konischen Modellen
• Verbesserte Linearisierung bestimmter IF-Ausdrücke

Unterstützung "exotischer" Excel-Funktionen

• Option "Lineare Annahme"
  Ermöglicht die Verwendung einer beliebigen Excel-Funktion, solange das resultierende Optimierungsmodell in den einstellbaren Zellen linear ist. What'sBest! testet, ob dies der Fall ist.
• Binäre Black-Box-Option
  Ermöglicht die Verwendung einer beliebigen Excel-Funktion, solange alle anpassbaren Zellen binär sind und das Modell keine Beschränkungen enthält. Linearität ist nicht erforderlich.
• Verbesserte Erkennung und Meldung von nicht unterstützten Formeln

Performanceverbesserungen

• Deutlich bessere Handhabung von "unendlichen" Excel-Bereichen, bei denen der Benutzer einen unnötig großen Bereich angegeben hat, z. B. die ganze Spalte.

Allgemeines

• Verbesserte Unterstützung für SUMIF-Funktionen
• Behebung eines Speicherproblems bei großen Stochastik-Programmen

Neu in What'sBest! 17

What'sBest! 17 enthält eine Vielzahl von Leistungssteigerungen und neuen Funktionen.

Deutlich schnelleres Lösen von langen, dünnen linearen Modellen

Verbesserungen an den Simplex-Solvern ermöglichen in What'sBest! 17 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 What'sBest! 17 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 What'sBest! 17 durch eine verbesserte Vorauswahl von Standardeinstellungen für die Schnittgenerierung und Lösungsheuristik erreicht.

Verbesserungen bei den quadratischen/konischen Solvern

In What'sBest! 17 werden Modelle mit e^x- und x^k-Termen, so genannte Barrier Solver Exponential- und Potenzkegel, schneller gelöst.

Zahlreiche Erweiterungen des Global Solvers

In What'sBest! 17 wurde die Fähigkeit, die Konvexität verschiedener zusammengesetzter Funktionen zu erkennen und auszuwerten, erheblich verbessert. Ebenso wurde die Performance für konvex-konkave Funktionen gesteigert. Auch Modelle mit Ratio/Fractional-Ziel lassen sich mit der neuen Version signifikant schneller lösen. Des Weiteren wurde die Performance beim Lösen von nicht-konvexen quadratischen Programmen mit quadratischen Nebenbedingungen erheblich verbessert.

Zusätzliche Unterstützung für die Optimierung mit mehreren Zielen

Für lineare Modelle können Benutzer in What'sBest! 17 eine priorisierte Liste von Zielfunktionen bereitstellen, und die LINDO-API führt eine Lexico/Präemptive-Prioritätsoptimierung durch. Der Solver optimiert daraufhin auf das erste Ziel, beschränkt es auf den optimalen Wert und löst dann für das nächste Ziel. Dieses wird wiederum eingeschränkt und mit dem nächsten Ziel in der Liste fortgefahren.

Verbesserte Unterstützung für die Verwendung von Netzwerk- und Cloud-Laufwerken

What'sBest! 17 bietet eine verbesserte Unterstützung für die Speicherung von Modellen auf Netzwerk- und Cloud-Laufwerken.

Unterstützung (schnellere Lösungszeiten) für weitere zusammengesetzte Funktionen

WBLOGABEXPX ln(a + b * exp(x))
WBLOGSUMAEXP ln( a1 * exp(x1) + . . . . +an * exp(xn))
WBLOGSUMEXP ln(exp(x1) + . . . . + exp(xn))
WBXPOWDIVAB x^a/(b - x)

Verbesserte Installation und Benutzerschnittstelle

Das Format und Layout einiger Dialogfelder wurde in What'sBest! 17 verbessert, um mehr Informationen zu liefern und sie benutzerfreundlicher zu gestalten. Es wurden mehrere Optimierungen am Installationsprozess vorgenommen.

Neu in What'sBest! 16

What'sBest! 16 enthält umfangreiche Leistungssteigerungen und neue Funktionen.

Gesteigerte Performance bei linearen Modellen mit verbesserten Simplex-Solvern

Die Erweiterungen der Simplex-Solver in What'sBest! 16 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 ALLDIFF- und unstetigen Funktionen

Modelle, die den ALLDIFF- Funktionsaufruf und unstetige Funktionsaufrufe wie MOD(x,k), INT(x), ROUND(x) verwenden, können mit What'sBest! 16 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 What'sBest! 16 einen Zielwert für die Zielfunktion vorgeben. Sobald dann einer der Berechnungsthreads des Multi-Start-Solvers das angegebene Ziel erreicht, stoppt die gesamte Berechnung.

Neue Funktionen für Konstruktionsentwürfe

Die neuen arithmetischen Funktionen WBSIGNPOWER, WBLMTD und WBRLMTD sind in What'sBest! 16 integriert worden. Diese Funktionen kommen v. a. beim Konstruktionsentwurf z. B. nichtlinearer Netzwerke oder Wärmetauscher zur Anwendung.

Einfachere Definition von Portfolio-Modellen

Die neue Funktion WBQUADPROD vereinfacht die Definition von Portfolio-Modellen.

Neu in What'sBest! 15

What'sBest! 15 bietet folgende neuen Funktionen und Performanceverbesserungen:

Optimierter Simplex-Solver für schnelleres Lösen von linearen Modellen

What'sBest! 15 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 What'sBest! 15 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 15 von What'sBest! 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 What'sBest! 15 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.

Neu in What'sBest! 14

Schnelleres Lösen von linearen Modellen mit dem verbesserten Simplex Solver

• Die Erweiterung des Simplex Solvers in What'sBest! 14 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 What'sBest! 14 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 What'sBest! 14 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 What'sBest! 14 bisher nicht lösbare Probleme global optimieren, z. B. Finanzportfolio-Modelle mit Mindestkaufmenge und/oder einer begrenzten Anzahl an Instrumenten auf Nonzero-Level.
• Funktionen wie MAX(), MIN(), ABS(), x*z (z =0 oder 1) u. a. sind in What'sBest! 14 drastisch schneller und liefern eine stabile Leistung. Zudem enthält Version 14 einen neuen Prozess zur Grenzeinschränkung bei linearen Prozeduren und verbessert dadurch die Lösbarkeit bei linearisierten Modellen.

Neuer Scenario Viewer

• Ein mächtiges neues Feature in What'sBest! 14 ist der Scenario Viewer, mit dem unterschiedliche Lösungswerte von Modellen mit ganzzahligen Variablen und von stochastischen Programmen betrachtet werden können. Bei ganzzahligen Modellen kann der Scenario Viewer durch alternative Optima und nahezu optimale Lösungen blättern; bei stochastischen Programmen kann durch verschiedene Szenarios des Szenariobaumes gescrollt werden.

Weitere Neuerung

• Verbesserte Validierung und verständlichere Fehlermeldungen
• Neue Funktion zum Zusammenfassen der Position von Anpassungs- und Constraintzellen im Arbeitsblatt für leichteres Verständnis des Modells
• Unterstützung für die Standardabweichungsfunktion STDEV

Neu in What'sBest! 13

• Verbesserter Simplex-Solver für schnellere Lösung von linearen Modellen
  Die Verbesserungen bezüglich der Geschwindigkeit und Robustheit des Simplex-Verfahrens für lineare Programmierung führen zu einer um durchschnittlich 90 % schnelleren Lösung beim primalen Simplex- und 45 % schnelleren Lösung beim dualen Simplex-Verfahren.
• Gesteigerte Performance bei ganzzahligen Modellen
  Verbesserte Lösungszeit bei einer breiten Masse an ganzzahligen Modellen bedingt durch Verbesserungen bei mit dem Rucksackproblem verbunden Zuschnitten, verbesserten Auswahlregeln des Default-Knotens und Regeloptionen zu Verzweigungsvariablen.
• Erweiterte Fähigkeiten zur effizienten Lösung von quadratischen Modellen
  Die neu eingeführte Unterstützung für positiv definite Programme (POSD) ist vor allem bei der Arbeit mit Kovarianzmatrizen nützlich, da ein häufiger Anwendungsfall darin besteht , dass bei der Schätzung der Kovarianzmatrix eines Portfolios die Bedingung, dass die Matrix positiv semi-definit sein muss, hinzukommt.
  Die neu eingeführte Reformulierungsfunktion verbessert die Performance bei quadratischen Portfolio-Modellen mit semi-kontinuierlichen Variablen (z. B. Min-Buy-Quantities) und/oder mit Beschränkung der Kardinalitäten, welche die Anzahl der Assets im Portfolio begrenzen.
• Neue Vorverarbeitung
  Die neue Vorverarbeitung bei linearen Programme reduziert signifikant die Koeffizientendichte bei bestimmten dichten Matrizen, wodurch die Perfomance bei Modellen wie sie beispielsweise bei der Produktionsplanung mit vielen Perioden erheblich gesteigert wird.
• Verbesserter nicht-linearer Solver
  Die überarbeiteten Standardeinstellungen für nicht-lineare Programme erhöhen die allgemeine Performance bei nicht-linearen Modellen und erlauben eine schnellere Verarbeitung von langen nicht-linearen Ausdrücken in nichtlinearen Modellen (tausende von Termen).
• Weitere neue Funktionalitäten:
• Unterstützung für zusätzliche Mathematik- und Statistikfunktionen, z. B. Erlang-B und –C-Formeln
• Optionale Berichterzeugung beim Erzeugen der k-besten Lösung