LS‑TECH Optimizer
Гибридный оптимизатор для многокритериальных инженерных задач с активным обучением
Оптимизация
требует
слишком много
ресурсов
При решении сложных инженерных задач поиск оптимального решения часто становится самым ресурсоемким этапом разработки. Современные методы оптимизации обладают широкими возможностями, однако при работе с многопараметрическими моделями инженеры сталкиваются с рядом ограничений:
- Высокая вычислительная стоимость
каждой расчетной точки - Ограниченная адаптация стратегии поиска
к особенностям задачи - Необходимость выполнения большого
числа итераций - Неэффективное использование
накопленных данных - Сложность
многокритериальной оптимизации
В результате процесс оптимизации становится длительным,
дорогостоящим и требует значительных вычислительных ресурсов
LS‑TECH Optimizer решает эту задачу за счет гибридного алгоритма, который сочетает многокритериальную оптимизацию, суррогатное моделирование и активное обучение в едином процессе поиска оптимума.
Это позволяет находить оптимальные решения при эффективном использовании вычислительных ресурсов. Оптимизатор непрерывно анализирует результаты расчетов и корректирует стратегию поиска по мере изучения области оптимизации.
Почему появился
LS‑TECH Optimizer
Мы обратили внимание, что существующие методы оптимизации имеют ряд ограничений: одни требуют большого количества вычислений, другие плохо работают с многокритериальными задачами, а третьи не используют активное обучение в процессе поиска.
Главной целью разработки стало создание собственного оптимизатора, который можно встроить в технологическую платформу LS‑TECH как ее интеллектуальное ядро
Мы стремились создать гибридный подход, который позволил бы инженерам не выбирать между скоростью оптимизации поиска и качеством решений, а получать оба преимущества одновременно.
LS‑TECH Optimizer — инструмент для поиска оптимальных решений в сложных инженерных задачах
Он позволяет получать не одно решение, а целое множество эффективных вариантов, сохраняя баланс между качеством результата, вычислительными затратами и множеством возможных решений.
Преимущества
Как это работает
Анализ области поиска (DOE)
Оптимизатор выполняет серию стартовых расчетов и анализирует влияние параметров на целевые функции. Это позволяет определить перспективные области поиска и сократить число последующих вычислений.
Построение суррогатной модели
На основе полученных данных создается суррогатная модель, которая быстро прогнозирует результаты без запуска дорогостоящих расчетов.
Интеллектуальный поиск решений
Алгоритм выбирает наиболее перспективные расчетные точки и формирует множество эффективных решений с учетом заданных критериев и ограничений.
Активное переобучение модели
Каждый новый расчет уточняет суррогатную модель, повышая точность прогнозирования и эффективность дальнейшего поиска.
Получение оптимальных решений
В результате пользователь получает набор оптимальных вариантов (фронт Парето), позволяющий выбрать наилучший баланс между различными характеристиками изделия.
Готовы сократить
время на разработку
своих изделий?
Оставьте заявку и получите:
- Демонстрацию возможностей LS‑TECH Optimizer
- Консультацию по вашей задаче
- Оценку эффективности внедрения
- Рекомендации по интеграции в существующий расчетный процесс