KNITRO es una biblioteca de software de optimización para encontrar soluciones de modelos de optimización tanto regulares como continuos (con o sin restricciones), así como distintos modelos de optimización con variables enteras o binarias (es decir, programas de enteros mixtos). KNITRO está diseñado principalmente para encontrar soluciones óptimas locales a gran escala de problemas no lineales continuos.
El software está diseñado para grandes problemas con dimensiones de cientos de miles. Es eficaz para resolver problemas de optimización regulares lineales, cuadráticos o no lineales, tanto convexos como no convexos. También es eficaz para regresión no lineal, problemas con restricciones de complementariedad (MPCC o MPEC) y programación entera mixta (MIP), problemas enteros mixtos convexos y no lineales (MINLP). Es muy apreciado por su robustez y eficiencia.
Cuente con 3 algoritmos/solucionadores para la resolución de problemas de última generación. Cada algoritmo aborda el conjunto de problemas de optimización no lineal y cada uno está diseñado para lograr la máxima eficiencia a gran escala.
El algoritmo Interior-point Direct aplica técnicas de barrera y factoriza directamente la matriz KKT del sistema no lineal. Funciona mejor en problemas mal condicionados.
El algoritmo CG de punto interior aplica técnicas de barrera, utilizando el método de gradiente conjugado para resolver subproblemas KKT. Proporciona una alternativa al algoritmo de punto interior directo cuando la factorización KKT no es práctica o ineficiente de realizar.
Active Set combina los principios clásicos de los conjuntos activos con un subproblema de programación lineal para descubrir rápidamente el conjunto de restricciones vinculantes. Su comportamiento es significativamente diferente al de los algoritmos de puntos interiores y converge con precisión al conjunto activo de información de sensibilidad de alta precisión.
Tener tres algoritmos también significa que las soluciones de puntos interiores de KNITRO pueden «cruzar» al algoritmo Active Set para el cálculo final de soluciones y sensibilidades de alta precisión. Algunos productos intentan una solución cruzada basada en heurísticas, pero sólo un método riguroso de Conjunto Activo puede determinar el conjunto activo correcto con verdadera confianza.
Cada problema de optimización no lineal es único y puede resultar bastante difícil predecir el rendimiento de cualquier algoritmo en un problema determinado. Elegir entre tres algoritmos KNITRO aumenta enormemente las posibilidades de resolver su problema de manera eficiente. KNITRO proporciona una amplia gama de opciones de usuario y ofrece interfaces para C, C++, Fortran, Java, Python, AMPL, AIMMS, GAMS, MPL, MATLAB Microsoft Excel y LabVIEW. El desarrollo activo y continuo y el soporte garantizan que el software seguirá siendo líder en optimización no lineal.