Optimus platform
ઓપ્ટિમસ એ નોઇસિસ સોલ્યુશન્સ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલું પ્રોસેસ ઇન્ટિગ્રેશન એન્ડ ડિઝાઇન ઓપ્ટિમાઇઝેશન (પીઆઇડીઓ) પ્લેટફોર્મ છે. નોઇસિસ સોલ્યુશન્સ મુખ્ય સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સમાં ભાગ લે છે, જેમ કે ફારોસ અને મેટ્રિક્સ. ઓપ્ટિમસ બહુવિધ ઇજનેરી સોફ્ટવેર સાધનો (CAD, મલ્ટીબોડી ડાયનેમિક્સ, મર્યાદિત ઘટકો, કોમ્પ્યુટેશનલ ફ્લુઇડ ડાયનેમિક્સ) ને એક અને સ્વચાલિત વર્કફ્લોમાં એકીકૃત કરવાની મંજૂરી આપે છે. એકવાર સિમ્યુલેશન પ્રક્રિયા વર્કફ્લોમાં કેપ્ચર થઈ જાય પછી, ઓપ્ટિમસ સિમ્યુલેશનને ડિઝાઇનની જગ્યાનું અન્વેષણ કરવા અને કાર્યાત્મક કામગીરીમાં સુધારો કરવા અને ઓછા ખર્ચ માટે ઉત્પાદન ડિઝાઇનને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે નિર્દેશિત કરશે, જ્યારે એકંદર ડિઝાઇન પ્રક્રિયા માટે જરૂરી સમય પણ ઘટાડશે. પ્રક્રિયા એકીકરણ ઓપ્ટિમસ GUI ગ્રાફિકલ સિમ્યુલેશન વર્કફ્લોની રચનાને સક્ષમ કરે છે. કાર્યોનો સમૂહ વ્યાપારી અને આંતરિક સોફ્ટવેર બંનેના એકીકરણને ટેકો આપે છે. એક સરળ વર્કફ્લો એક સિમ્યુલેશન પ્રોગ્રામને આવરી શકે છે, જ્યારે વધુ અદ્યતન વર્કફ્લોમાં બહુવિધ સિમ્યુલેશન પ્રોગ્રામ્સ શામેલ હોઈ શકે છે. આ વર્કફ્લોમાં બહુવિધ શાખાઓ હોઈ શકે છે, દરેક એક અથવા વધુ સિમ્યુલેશન પ્રોગ્રામ્સ સાથે, અને તેમાં વિશેષ નિવેદનો શામેલ હોઈ શકે છે જે લૂપિંગ અને શરતી શાખાઓને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. ઓપ્ટિમસની વર્કફ્લો એક્ઝેક્યુશન મિકેનિઝમ સિમ્યુલેશન પ્રક્રિયાની તબક્કાવાર સમીક્ષાથી લઈને મોટા (અને બિન-વિષમ) ગણતરી સમૂહ પર જમાવટ સુધીની હોઈ શકે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ક્લસ્ટર પર સમાંતર અમલને ટેકો આપવા માટે ઓપ્ટિમસ અનેક સંસાધન વ્યવસ્થાપન પ્રણાલીઓ સાથે સંકલિત છે. ડિઝાઇન ઓપ્ટિમાઇઝેશન ઓપ્ટિમસમાં ડિઝાઇન ઓપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાઓને ઉકેલવામાં મદદ કરવા માટે પદ્ધતિઓ અને મોડેલ્સની વિશાળ શ્રેણીનો સમાવેશ થાય છેઃ ડિઝાઇન ઓફ એક્સપેરિમેન્ટ્સ (ડી. ઓ. ઇ.) રિસ્પોન્સ સરફેસ મોડેલિંગ (આર. એસ. એમ.) સ્થાનિક અથવા વૈશ્વિક અલ્ગોરિધમ્સ પર આધારિત આંકડાકીય ઓપ્ટિમાઇઝેશન, બંને સતત અને/અથવા અલગ ડિઝાઇન ચલો સાથે એક અથવા બહુવિધ હેતુઓ માટે ડિઝાઇન ઓફ એક્સપેરિમેન્ટ્સ (ડી. ઓ. ઇ.) ડિઝાઇન ઓફ એક્સપેરિમેન્ટ્સ (ડી. ઓ. ઇ.) ઓછામાં ઓછા ખર્ચે સૌથી સુસંગત અને સચોટ ડિઝાઇન માહિતી મેળવવા માટે ડિઝાઇન જગ્યામાં પ્રયોગોના શ્રેષ્ઠ સમૂહને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. ઓપ્ટિમસ નીચેની ડી. ઓ. ઈ. પદ્ધતિઓને ટેકો આપે છેઃ * અનુકૂલનશીલ ડી. ઓ. ઈ. (નવું) * પૂર્ણ ફેક્ટરીયલ (2-સ્તર અને 3-સ્તર) * એડજસ્ટેબલ પૂર્ણ ફેક્ટરીયલ * ફ્રેક્શનલ ફેક્ટરીયલ * પ્લેકેટ-બર્મન * સ્પેસ ફીલિંગ * સેન્ટ્રલ કોમ્પોઝિટ * રેન્ડમ * લેટિન-હાયપરક્યુબ * સ્ટારપોઇન્ટ્સ * ડાયાગોનલ * ઓપ્ટિમલ ડિઝાઇન (આઈ-, ડી-અને એ-ઓપ્ટિમલ) * વપરાશકર્તા-નિર્ધારિત પ્રતિસાદ સપાટી મોડેલિંગ (આર. એસ. એમ.) પ્રતિસાદ સપાટી મોડેલિંગ (આર. એસ. એમ.) એ ગાણિતિક અને આંકડાકીય તકનીકોનો સંગ્રહ છે જે સમસ્યાઓનું મોડેલ અને વિશ્લેષણ કરવા માટે ઉપયોગી છે જેમાં રુચિના ડિઝાઇન પ્રતિસાદ ઘણા ડિઝાઇન પરિમાણો દ્વારા પ્રભાવિત થાય છે. આરએસએમ સાથે સંયોજનમાં ડીઓઈ પદ્ધતિઓ ઇનપુટ ડિઝાઇન પરિમાણોના સંયોજનો માટે ડિઝાઇન પ્રતિસાદ મૂલ્યોની આગાહી કરી શકે છે, જેની અગાઉ ગણતરી કરવામાં આવી ન હતી, ખૂબ ઓછા સિમ્યુલેશન પ્રયાસ સાથે. આરએસએમ આમ ડીઓઇ પરિણામોની વધુ પ્રક્રિયા પછીની મંજૂરી આપે છે. ઓપ્ટિમસનું રિસ્પોન્સ સરફેસ મોડેલિંગ ક્લાસિકલ લીસ્ટ સ્ક્વેર્સ પદ્ધતિઓથી લઈને અદ્યતન સ્ટોકેસ્ટિક ઇન્ટરપોલેશન પદ્ધતિઓ સુધીની શ્રેણી ધરાવે છે, જેમાં ક્રિગિંગ, ન્યુરલ નેટવર્ક, રેડિયલ બેઝિસ ફંક્શન્સ અને ગૌસીયન પ્રોસેસ મોડલ્સનો સમાવેશ થાય છે. આરએસએમની ચોકસાઈ વધારવા માટે, ઓપ્ટિમસ આપમેળે શ્રેષ્ઠ આરએસએમ પણ પેદા કરી શકે છે-આરએસએમ અલ્ગોરિધમ્સના મોટા સમૂહમાંથી દોરવું અને ક્રોસ-વેલિડેશન અભિગમનો ઉપયોગ કરીને આરએસએમને શ્રેષ્ઠ બનાવવું. આંકડાકીય ઓપ્ટિમાઇઝેશન ઓપ્ટિમસ સિંગલ-ઓબ્જેક્ટિવ અને મલ્ટી-ઓબ્જેક્ટિવ પદ્ધતિઓની વિશાળ શ્રેણીને ટેકો આપે છે. મલ્ટી-ઓબ્જેક્ટિવ ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે કહેવાતા "પેરેટો ફ્રન્ટ" પેદા કરે છે અથવા એક જ પેરેટો પોઇન્ટ પેદા કરવા માટે વેઇટિંગ ફંક્શનનો ઉપયોગ કરે છે. શોધ પદ્ધતિઓના આધારે, ઓપ્ટિમસ ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિઓ (સિંગલ અને મલ્ટી-ઓબ્જેક્ટિવ બંને) ને આ રીતે વર્ગીકૃત કરી શકાય છેઃ સ્થાનિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિઓ-ઓપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાની સ્થાનિક માહિતીના આધારે મહત્તમ શોધ (જેમ કે ગ્રેડિયન્ટ માહિતી). પદ્ધતિઓમાં * એસ. ક્યુ. પી. (ક્રમિક ચતુર્ભુજ પ્રોગ્રામિંગ) * એન. એલ. પી. ક્યુ. એલ. * સામાન્યીકૃત ઘટાડેલા ઢાળ * એન. બી. આઈ., ભારિત પદ્ધતિઓ (બહુ-ઉદ્દેશ્ય) વૈશ્વિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિઓનો સમાવેશ થાય છે-ઓપ્ટિમાઇઝેશન સમસ્યાની વૈશ્વિક માહિતીના આધારે મહત્તમ શોધ. આ સામાન્ય રીતે સંભાવના આધારિત શોધ પદ્ધતિઓ છે. પદ્ધતિઓમાં આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ (વિભેદક ઉત્ક્રાંતિ, સ્વ-અનુકૂલનશીલ ઉત્ક્રાંતિ) * સિમ્યુલેટેડ એનેલિંગ * CMA-ES * NSEA +, mPSO (બહુ-ઉદ્દેશ્ય) હાઇબ્રિડ ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિઓનો સમાવેશ થાય છે, દા. ત. કાર્યક્ષમ વૈશ્વિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન, સ્થાનિક અને વૈશ્વિક અભિગમને એક અભિગમમાં સંયોજિત કરે છે જે સામાન્ય રીતે વૈશ્વિક મહત્તમ શોધવા માટે પ્રતિક્રિયા સપાટીના મોડેલિંગ પર આધાર રાખે છે. ઓટોમેટિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિ પણ ઉપલબ્ધ છે. તે આપમેળે વપરાશકર્તા માટે શ્રેષ્ઠ વ્યૂહરચના પસંદ કરશે. ભાગીદાર (eArtius) અને ઓપન લાઇબ્રેરી (ડાકોટા) આ કાર્યક્ષમતા દ્વારા ઓપ્ટિમસમાં સંકલિત છે વપરાશકર્તા ઓપ્ટિમસ વાતાવરણમાં તેમની પોતાની ઓપ્ટિમાઇઝેશન વ્યૂહરચનાને પણ એકીકૃત કરી શકે છે. મજબૂત ડિઝાઇન ઓપ્ટિમાઇઝેશન અને ટાગુચી પદ્ધતિ આપેલ ડિઝાઇન પર વાસ્તવિક દુનિયાની અનિશ્ચિતતા અને સહિષ્ણુતાના પ્રભાવનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે, ઓપ્ટિમસમાં મોન્ટે કાર્લો સિમ્યુલેશન તેમજ ડિઝાઇનની મજબૂતાઈનો અંદાજ કાઢવા અને સુધારવા માટે ફર્સ્ટ-ઓર્ડર સેકન્ડ મોમેન્ટ પદ્ધતિ છે. ઓપ્ટિમસ ફર્સ્ટ-ઓર્ડર અને સેકન્ડ-ઓર્ડર વિશ્વસનીયતા પદ્ધતિઓ સહિત અદ્યતન વિશ્વસનીયતા પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને નિષ્ફળતાની સંભાવનાની ગણતરી કરે છે અને તેને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે. ઓપ્ટિમસમાં ગતિશીલ અભ્યાસના કિસ્સામાં નિયંત્રણ પરિબળો, ઘોંઘાટ પરિબળો અને સંકેત પરિબળોની વ્યાખ્યા દ્વારા ટાગુચી અભ્યાસ સ્થાપિત કરવા માટે કાર્યાત્મકતાનો સમર્પિત સમૂહ પણ સામેલ છે. જાપાની ઇજનેર જેનીચી તાગુચીએ 1958માં પ્રાયોગિક ડિઝાઇન પર પોતાનું પ્રથમ પુસ્તક પ્રકાશિત કર્યું હતું. ટાગુચી ડિઝાઇનનો ઉદ્દેશ એવા ફેરફારો સામે ઉત્પાદન અથવા પ્રક્રિયાને વધુ સ્થિર બનાવવાનો છે કે જેના પર બહુ ઓછું અથવા કોઈ નિયંત્રણ નથી (ઉદાહરણ તરીકે, વિવિધ આસપાસના તાપમાન માટે કાર એન્જિનની વિશ્વસનીય કામગીરીની ખાતરી કરવી). એપ્લિકેશન્સ ઓપ્ટિમસનો ઉપયોગ એપ્લિકેશન્સની વિશાળ શ્રેણીને આવરી લે છે, જેમાં ઉત્પાદન દરની વિવિધતાના કાર્યમાં સેન્ટર વિંગ બોક્સ (સીડબ્લ્યુબી) ફેક્ટરીની ઉત્પાદન પ્રક્રિયાના ઓપ્ટિમાઇઝેશનનો સમાવેશ થાય છે, ગળી જવાની સરળતા અને ટકાઉપણું વચ્ચે શ્રેષ્ઠ શક્ય ડિઝાઇન ટ્રેડ-ઓફની ઓળખ, ખાદ્ય પૂરક ટેબ્લેટની કઠિનતાના મર્યાદિત તત્વ આધારિત વિશ્લેષણ અને ઇંધણ અર્થતંત્ર માટે હાઇબ્રિડ ઇલેક્ટ્રિક વાહન (એચઇવી) પ્રોટોટાઇપના પંચ સ્ટ્રેન્થ સિમ્યુલેશન એન્જિનિયરિંગ પર આધારિત છે.