Pourquoi EURODECISION utilise-t-elle des solveurs dans de nombreux projets ?

Les sociétés qui s’adressent à nous sont souvent confrontées à des problèmes de grosse taille pour lesquels elles recherchent (si possible) la solution optimale. Dans de telles missions, EURODECISION privilégie, quand cela est possible, l’utilisation de solveurs capables de résoudre le problème de manière relativement robuste et de façon optimale. C’est le cas des solveurs de PLNE industrialisés qui ont l’avantage d’être aboutis, extrêmement stables et « scalables » (ex. Cplex, Xpress, Gurobi).
Mais ces solveurs ne traitent que des problèmes linéaires. Notons toutefois que certains d’entre eux sont aussi capables de traiter certains problèmes non linéaires, par exemple lorsque la fonction « Objectif » est quadratique.

 

Quelles sont les alternatives quand un solveur de PLNE n’est pas adapté ?

Les ingénieurs en optimisation d’EURODECISION sont familiers des différents types de solveurs du marché et peuvent recommander un solveur à utiliser en fonction de la problématique du client :

  • Si le problème a une structure non linéaire assez forte et des variables de décision non continues, on utilisera un solveur de programmation non linéaire (ex. IPOPT, MINOQS, LINDO, SNOPT),
  • Si le problème a une grosse structure de décision booléenne et des contraintes de type « OU », un solveur de recherche locale sera le plus adapté (ex. LocalSolver),
  • Si le problème est trop compliqué à modéliser avec un solveur, les ingénieurs d’EURODECISION sont en mesure de développer un algorithme spécifique.
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A noter que le développement d’un algorithme spécifique peut aussi être une alternative quand on ne souhaite pas utiliser un solveur du marché dont le coût de licence peut s’avérer élevé.
Enfin, un problème peut souvent être traité par des approches différentes : un compromis peut être nécessaire entre temps de calcul et qualité (optimalité) de la solution.

 

Quelle est la valeur ajoutée d’EURODECISION ?

Quel que soit le type d’approche, un savoir-faire est nécessaire pour :

  • comprendre la problématique métier et faire le lien avec les différentes approches de modélisation et de résolution,
  • transformer le problème réel en modèle mathématique,
  • choisir l’approche la plus pertinente en fonction des besoins et des contraintes opérationnelles,
  • traduire le modèle en langage informatique compréhensible pour le solveur,
  • paramétrer le solveur de façon à exploiter au mieux de ses capacités.