Si vous avez activé le module complémentaire Optimisation & Estimation des coûts/émissions de CO2 dans les données de base , les Paramètres d’optimisation sont accessibles dans le Navigateur Données → « Cas de charge et combinaisons », ou dans la barre de menus → « Calculer ».
Cela ouvre la boîte de dialogue « Paramètres d’optimisation », dans laquelle vous pouvez contrôler et démarrer le processus d’optimisation.
Activer l’optimisation
Par défaut, la case « Actif » n’est pas cochée. Ainsi, aucune optimisation n’est effectuée. Pour activer la tâche d’optimisation, cochez la case. Après avoir vérifié les autres paramètres, vous pouvez lancer l’optimisation en fermant la boîte de dialogue avec le bouton « OK & tout calculer ».
Paramètres à optimiser
Cette section contient un tableau d’aperçu avec tous les paramètres d’optimisation nommés dans la boîte de dialogue Paramètres globaux .
Le nombre d’« états » possibles indique le nombre de variations possibles pour chaque paramètre. Ils résultent des plages efficaces et sont chacun supérieur de 1 à la valeur spécifiée pour les paramètres globaux dans la colonne « Pas ».
Le « facteur de sensibilité » décrit l’influence du paramètre correspondant sur la tâche d’optimisation : plus le facteur est élevé, plus la détermination de la valeur cible optimale est pertinente. La précision du facteur est améliorée à chaque calcul (chaque mutation d’optimisation).
Le bouton
en bas à droite permet d’accéder à la boîte de dialogue « Paramètres globaux » pour vérifier les paramètres d’optimisation. Le bouton devient accessible si vous cliquez dans une cellule du tableau.
Le « nombre de mutations d’optimisation » à la fin du tableau représente les constellations de paramètres de calcul possibles à partir de la considération complète de tous les états des paramètres d'optimisation pour tous les paramètres d'optimisation. Si ce nombre est égal à 0, il n’y a aucun paramètre à optimiser ; le logiciel ne peut pas démarrer une optimisation.
Paramètres d’optimisation
Dans cette section, vous pouvez définir les conditions limites de la tâche d’optimisation. Les paramètres contrôlent le processus d’optimisation et fournissent le cadre pour la sortie.
Valeur cible
Dans la liste, vous pouvez choisir parmi différents objectifs qui déterminent l’optimum de la tâche d’optimisation. Comme il est d’usage dans la construction, ces critères décrivent tous une réponse minimale du modèle à certaines conditions limites de l’analyse.
Le logiciel tente de trouver les paramètres appropriés pour obtenir le résultat minimal de poids, de déplacement, de déformation, de coût ou d’émissions de CO2.
Les options « Min./Max. Paramètres globaux » peuvent être utilisées comme critères définis par l’utilisateur pour les formules que vous entrez dans la liste Paramètres globaux . Si vous utilisez un paramètre global, vous pouvez effectuer la sélection correspondante dans la liste déroulante « Paramètre ».
Outil d’optimisation
Dans la liste, vous pouvez sélectionner l’algorithme pour résoudre la tâche d’optimisation. Le logiciel propose trois méthodes de résolution différentes.
- Toutes les mutations : Dans un processus de traitement par lots, toutes les variantes de modèle possibles (« mutations ») sont calculées les unes après les autres. Le résultat est évalué pour l’étape suivante et regroupé dans le Tableau « Optimisation » en conséquence. La prise en compte complète de toutes les mutations présente l’avantage de trouver les attributions de paramètres optimales possibles. En même temps, cette forme d’analyse nécessite un temps de calcul relativement long, car toutes les mutations sont examinées.
- Mutations aléatoires : Ce processus détermine d'abord une distribution uniforme et aléatoire des états des paramètres pour la fraction en pourcentage de toutes les mutations possibles du modèle, que vous pouvez spécifier sous « Nombre de mutations aléatoires ». Chacune des constellations de paramètres ainsi déterminées à partir de chaque plage efficace de paramètre a la même probabilité. Toutes ces constellations sont ensuite calculées une par une dans un processus par lots, évaluées pour l’étape suivante et conditionnées dans le Tableau « Optimisation » en conséquence. Cette forme d’analyse est, selon l'ensemble de mutations examiné, relativement rapide, mais ne peut pas nécessairement trouver toutes les situations optimales en raison de la distribution aléatoire et uniforme de la constellation de paramètres.
- Essaim de particules : Cette méthode imite le comportement d’un troupeau d'animaux à la recherche de nourriture ou d’un lieu de repos. La méthode a été développée pour l’optimisation de fonctions non linéaires. Voici une brève description de cette méthode.
- Colonie de fourmis : Cette méthode permet de simuler le comportement des fourmis en recherche de nourriture. Les chemins les plus prometteurs sont marqués par des tracés de phéromones et utilisés plus fréquemment. Il est impossible de garantir une solution optimale, car il s’agit d’une méthode heuristique.
Pourcentage de mutations
Vous pouvez limiter le nombre d’exécutions de calcul pour les méthodes « mutations aléatoires », « essaim de particules » et « colonie de fourmis ». Le pourcentage est rapporté au « nombre de mutations d’optimisation » calculé à partir des paramètres spécifiés pour l’optimisation.
Options
Dans cette section de la boîte de dialogue, vous pouvez définir d’autres paramètres facultatifs.
L’option « Précalcul des facteurs de sensibilité » vous permet d’effectuer un calcul initial de la pertinence des paramètres pour la tâche d’optimisation avant que les calculs réels et parfois complexes ne soient effectués. Pour le contrôle, vous pouvez définir la « Précision du précalcul » à l’aide du facteur k.
À l'aide des paramètres de la zone de texte « Activer les paramètres automatiquement par », vous pouvez activer les paramètres dans le tableau « Paramètres à optimiser » dès qu’un certain nombre n de paramètres est atteint ou que le facteur de sensibilité dépasse une valeur de seuil fs.