Lista de funciones de optimización de SAS
Lenguaje de modelado de optimización simbólica y algebraica
Lenguaje de modelado de optimización simbólica y algebraica
- Sintaxis algebraica flexible para la formulación intuitiva de modelos.
- Soporte para el uso transparente de las funciones de SAS.
- Invocación directa de solucionadores de red, lineales, enteros mixtos, lineales, cuadráticos, no lineales, cónicos, de caja negra, de restricción y de programación.
- Compatibilidad con la creación rápida de prototipos de algoritmos de optimización personalizados, incluida la compatibilidad con problemas y subproblemas con nombre.
- Uso de conjuntos de datos de entrada en formato MPS/QPS estándar de la industria.
- Solucionadores previos agresivos para reducir el tamaño efectivo del problema.
- Resuelva problemas independientes simultáneamente en una máquina o en una cuadrícula computacional.
- Linealización automatizada y restricciones de indicadores.
Poderosos solucionadores de optimización
Poderosos solucionadores de optimización
- Algoritmos de solución de programación lineal:
- Simplex primario y dual.
- Sifting.
- Red símplex.
- Punto interior con cruce.
- Capacidad de resolución concurrente.
- Algoritmos de solución de programación lineal entera mixta:
- Rama y atado con planos de corte.
- Heurísticas primarias.
- Búsqueda de conflictos.
- Sintonización de opciones.
- Opciones de algoritmo de nodo raíz (relajación LP).
- Informe hasta las K mejores soluciones factibles enteras o hasta las K soluciones óptimas.
- Algoritmo de descomposición (Dantzig-Wolfe automatizado) para problemas de programación lineal y programación lineal de enteros mixtos con estructura de bloques especificada por el usuario o detectada automáticamente.
- Algoritmo de solución de programación cuadrática: punto interior con solucionador de última generación diseñado para problemas de optimización a gran escala.
- Algoritmos de solución de programación no lineal: conjunto activo, punto interior. Capacidad de resolución concurrente. Algoritmo multistart para problemas no convexos.
optimización de la red
optimización de la red
- Los algoritmos de diagnóstico y optimización incluyen:
- Componentes conexos y componentes biconexos (con puntos de articulación).
- Enumeración de camarilla máxima.
- Enumeración de ciclos.
- Enumeración de rutas.
- Clausura transitiva.
- Clasificación topológica.
- Caudal máximo.
- Corte mínimo.
- Árbol de expansión mínimo.
- Asignación lineal de costo mínimo.
- Flujo de red de costo mínimo.
- Camino más corto.
- Problema del viajante de comercio.
- Problema de enrutamiento de vehículos.
- Resumen estadístico.
- Se pueden ingresar y procesar múltiples enlaces entre cada par de nodos.
Optimización de caja negra
Optimización de caja negra
- Resuelve problemas con funciones no lineales que pueden ser no uniformes, discontinuas, no continuamente diferenciables, etc.
- Algoritmo paralelo híbrido, que incluye algoritmos genéricos, heurística global de tipo GA y búsqueda de patrones. Optimización multiobjetivo.
programación de restricciones
programación de restricciones
- Resuelve problemas de satisfacción de restricciones mediante la programación de restricciones de dominio finito, con reducción de dominio/propagación de restricciones y una selección de estrategias de búsqueda (anterior y retrospectiva). Encuentre una, varias o todas las soluciones factibles. Opcionalmente, especifique una función objetivo y encuentre una solución óptima (método de búsqueda de bisección).
Distribuido, accesible y listo para la nube
Distribuido, accesible y listo para la nube
- Los solucionadores de optimización se ejecutan en SAS Viya, una plataforma de análisis en memoria escalable y distribuida.
- Distribuye tareas de análisis y datos en varios nodos informáticos.
- Funciones de computación distribuida:
- Opción de inicio múltiple para solucionador no lineal (NLP) en PROC OPTMODEL.
- Algoritmo de descomposición (MILP) en PROC OPTMODEL, PROC OPTMILP.
- Resolución de escenarios de optimización independientes: bucle COFOR en PROC OPTMODEL.
- Modo concurrente para solucionador MILP (PROC OPTMODEL, PROC OPTMILP).
- Algoritmo de solución MILP de ramificación y conexión (PROC OPTMODEL, PROC OPTMILP).
- Optimización de caja negra en PROC OPTMODEL.
- Enumeración de rutas, ruta más corta y algoritmos de red de componentes conectados en PROC OPTNETWORK.
- Procesamiento BY-group en algoritmos de red en PROC OPTNETWORK.
- Proporciona acceso rápido, simultáneo y multiusuario a los datos en la memoria.
- Incluye tolerancia a fallas para alta disponibilidad.
- Le permite agregar el poder del análisis de SAS a otras aplicaciones mediante el uso de las API REST de SAS Viya.