Nous capitalisons nos expériences et notre savoir faire dans le logiciel GOT qui de fait est particulièrement bien adapté à l'optimisation par simulations numériques. En voici les principales caractéristiques:
Paramètres continus ou discrets (ou combinaisons)
Mono ou multi objectif
Problèmes sans contrainte ou avec contraintes
Plan d'expériences (Design Of Experiments)
Surface de réponses (polynomiales, RBF, kriging, Space Mapping)
Objectifs et contraintes analytiques ou numériques (ou combinaisons)
Optimisation directe ou indirecte par surfaces de réponse
Algorithmes déterministes (CG, BFGS) ou stochastiques (GA, Niching, PSO)
Post traitement (courbes, surfaces, frontière de Pareto, sensibilité)
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