Disponible dans l’édition @RISK Industrial et dans DecisionTools Suite Industrial, RISKOptimizer est le compagnon d’optimisation de simulation pour Microsoft Excel®. RISKOptimizer associe la technique de simulation Monte Carlo de @RISK, le compagnon d’analyse du risque de Palisade, à celle de l’optimisation par algorithmes génétiques pour permettre l’optimisation des modèles Excel sujets à l’incertitude. Il suffit, face à un problème d’optimisation, de remplacer les valeurs incertaines par les fonctions de distribution de probabilités @RISK représentatives de la plage de valeurs possibles. Pour chaque solution itérative essayée lors de l’optimisation, RISKOptimizer exécute une simulation Monte Carlo, à la recherche de la combinaison de cellules ajustables qui produit les meilleurs résultats de simulation.
Tout nouveau RISKOptimizer en français
[traduit de] PC World-Online
Mise en route de RISKOptimizer en Français
RISKOptimizer
Industries et applications
RISKOptimizer sert à résoudre les problèmes d’optimisation rencontrés dans de nombreux secteurs d’activité, des milieux financiers aux compagnies aériennes et à l’industrie de production.
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SECTEUR D’ACTIVITE
COMPAGNIES AÉRIENNES et HÔTELLERIE
PRODUCTION
SERVICES PUBLICS - ÉNERGIE
EN GÉNÉRAL
DÉTAIL
APPLICATION TYPE
Gestion de rendement face à une demande incertaine
Ordonnancement multigamme, planification de production et main-d’œuvre
Planification de capacité Décisions de gammes de production Maximisation de portefeuille
Stratégies de couverture Équilibrage de portefeuille Planification de retraite Normes d’émission
Moment d’introduction sur le marché
Décisions d’adjudication Optimisation des achats
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Convivialité Excel
Véritable compagnon de Microsoft Excel, RISKOptimizer s’intègre complètement au tableur. Définir les modèles, régler les paramètres, exécuter les optimisations, suivre la progression de l’opération et produire les rapports : tout se fait sans jamais quitter Excel. Grâce aux boîtes de dialogue rationalisées, il y a aussi moins de fenêtres à parcourir.
Pourquoi RISKOptimizer ?
Les programmes d’optimisation ordinaires peuvent identifier la meilleure combinaison de valeurs aptes à maximiser ou minimiser l’issue d’un modèle de tableur en fonction de certaines contraintes. Ces programmes ne peuvent cependant pas gérer l’incertitude « non contrôlée » et exigent des valeurs statiques pour les facteurs non ajustés par l’optimisation. Les responsables de la modélisation en sont appelés à prendre des décisions sur la base de résultats par trop simplistes ou imprécis.
Ajouter la simulation à l’optimisation
Imaginons donc une entreprise à la tête de plusieurs usines, désireuse d’identifier celles les plus propices à la fabrication de différents produits, en fonction de la demande régionale. Le but est de maximiser les bénéfices tout en minimisant les frais de transport. Il s’agit là d’un problème d’optimisation clair, concernant l’affectation du volume de fabrication, par produit, aux différentes usines. Des facteurs clés indépendants du contrôle de l’entreprise sont cependant incertains : frais de transport, demande, etc. L’approche classique consiste à deviner leur importance et à croiser les doigts... Avec RISKOptimizer, ces facteurs incertains sont représentés par des fonctions de distribution de probabilités (distribution normale, triangulaire, etc.), de sorte qu’une simulation Monte Carlo s’exécute à chaque allocation itérative d’un volume de production. On peut ainsi maximiser la moyenne de la sortie simulée (les bénéfices, par exemple) et tenir compte du risque lors de l’optimisation.
Ajouter l’optimisation à la simulation
@RISK recourt à la simulation Monte Carlo pour refléter l’incertitude d’un modèle et déterminer la probabilité de réalisation de différentes issues. La simulation Monte Carlo ne gère cependant pas les variables de décision dont les valeurs sont contrôlables. Elle traite des valeurs incertaines aléatoires en fonction d’un seul état de ces variables décisionnelles.
Imaginons, par exemple, le développement d’un nouveau produit dont on désire évaluer la profitabilité à long terme. On définit la situation dans un modèle Excel, en remplaçant par des fonctions @RISK les facteurs incertains tels que la demande et les coûts des matières premières. Certaines hypothèses reposent toutefois sur le recours à certains fournisseurs connus et sur l’application de méthodes de production précises. D’autres fournisseurs et méthodes permettraient peut-être de réduire les coûts. Certaines méthodes de production sont peut-être associées aussi à des coûts de transport moins attrayants. Seul, @RISK peut effectuer plusieurs simulations et comparer les résultats, mais sans couvrir nécessairement chaque combinaison d’entrées possible. Avec RISKOptimizer, on peut essayer différentes combinaisons de fournisseurs et de méthodes pour maximiser les bénéfices.
L’optimisation en un temps trois mouvements
RISKOptimizer s’exécute en trois étapes toutes simples :
1. On configure le modèle.
La configuration de tous les problèmes d’optimisation s’effectue entièrement dans la fenêtre Modèle de RISKOptimizer. On y spécifie la cellule et la statistique cibles, on identifie les cellules à ajuster et on définit les contraintes. Les cellules ajustables et les contraintes gèrent les plages de cellules pour faciliter la configuration et les changements, et les cellules cibles peuvent être maximisées, minimisées ou proches d’une cible particulière.
Voir la fenêtre Modèle de RISKOptimizer
Définition des plages et des conditions d’arrêt
Lors de la définition des cellules ajustables, les limites maximum et minimum des plages de cellules peuvent être définies directement dans Excel, ce qui facilite grandement la configuration et l’apport de changements. Par exemple, on indique à RISKOptimizer d’ajuster les cellules B1:B5, avec une valeur minimum définie pour chacune dans A1:A5, et une valeur maximum dans C1:C5. Plusieurs groupes de cellules peuvent être spécifiés, avec plusieurs plages de cellules dans chacun.
Les contraintes du modèle doivent aussi être définies, en présence de ressources limitées par exemple. La définition des contraintes (fermes ou souples) permet aussi la définition des valeurs minimum et maximum à l’aide de plages de cellules.
Enfin, les conditions d’arrêt de l’optimisation indiquent à RISKOptimizer le moment où interrompre chaque simulation et mettre fin à l’optimisation dans son ensemble.
Méthodes de résolution
RISKOptimizer reconnaît six méthodes de résolution pour identifier la combinaison optimale de cellules ajustables. Différentes méthodes servent à résoudre différents types de problèmes. Les six méthodes proposées sont :
- Recette - ensemble de variables indépendantes.
- Groupement - ensemble d’éléments à placer dans des groupes.
- Ordre - liste d’éléments ordonnés.
- Budget - algorithme de recette, mais dont le total reste constant.
- Projet - algorithme d’ordre, mais dont certains éléments en précèdent d’autres.
- Programme - algorithme de groupe, avec affectation temporelle d’éléments sous contraintes.
Dans le tableur en soi, il faut ajouter les fonctions de distribution de probabilités pour décrire les facteurs incertains indépendants du contrôle de l’analyste. Pour plus de détails sur les fonctions de distribution de probabilités, voir @RISK.
RISKOptimizer permet de gérer étroitement la manière dont il exécute l'optimisation en soi. On peut configurer l'optimisation et la simulation, en définir les paramètres d'exécution, gérer les macros et bien davantage encore, dans la boîte de dialogue Paramètres de RISKOptimizer.
2. On exécute l'optimisation.
L’icône Démarrer lance l’optimisation. RISKOptimizer génère ses solutions itératives, en exécutant des simulations Monte Carlo pour chacune, à la recherche de la cible définie au point 1. La fenêtre de progression RISKOptimizer affiche l’état des simulations et la meilleure solution identifiée jusque là. Les boutons de cette fenêtre permettent d’interrompre, d’arrêter et de relancer l’optimisation. La progression de l’opération peut aussi être suivie en détail dans la fenêtre Suivi RISKOptimizer. Les onglets de cette fenêtre présentent l’actualisation en temps réel en fonction des meilleures solutions trouvées, toutes les solutions essayées, la diversité des solutions essayées, etc.
Voir la fenêtre Suivi RISKOptimizer
Fonctionnement de RISKOptimizer
Lors de l’optimisation, RISKOptimizer génère des solutions itératives, dont il améliore continuellement les résultats par l’intermédiaire d’algorithmes génétiques. Une simulation Monte Carlo s’exécute pour chaque solution itérative, avec échantillonnage des fonctions de distribution de probabilités et génération, à chaque fois, d’une nouvelle valeur pour la cellule cible. Le résultat de chaque itération représente la statistique à minimiser ou maximiser pour la distribution de sortie de la cellule cible (moyenne, écart type, etc.) Pour chaque nouvelle solution itérative, une nouvelle simulation s’exécute, avec génération d’une nouvelle valeur pour la statistique cible.
Résultats rapides
RISKOptimizer minimise les temps d’exécution et génère ses solutions optimales aussi rapidement que possible grâce à deux techniques de pointe. En premier, RISKOptimizer applique la surveillance de convergence pour déterminer le moment où un nombre suffisant (non excessif) d’itérations a été exécuté. Cette technique assure la stabilité de la statistique résultant de la distribution de probabilités de la cellule cible, de même que celle des statistiques de distributions de sortie éventuellement référencées dans les contraintes. RISKOptimizer peut également « projeter » la convergence en fonction des simulations précédentes, pour une meilleure économie de temps encore. Ensuite, RISKOptimizer fait appel aux opérateurs génétiques pour générer des solutions itératives qui évoluent vers une solution optimale aussi rapidement que possible. Les algorithmes génétiques appliquent leur recherche à l’espace total de solution, pour identifier la solution globale et s’y concentrer.
3. On affiche les résultats de l’optimisation.
Après l’optimisation, RISKOptimizer peut afficher les résultats de la solution originale, de la meilleure solution et de la dernière solution pour le modèle tout entier, qu’il actualise à chaque scénario d’un simple clic de la souris. La meilleure décision est ainsi facile à identifier. Il est également possible de produire directement dans Excel des rapports de synthèse d’optimisation, journal des simulations et journal progression.
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FONCTIONNALITES
Optimisation dans l’incertitude
Calculs de simulation 100 % Excel
Intégration transparente dans Microsoft Excel
Interface rationalisée
Plages de cellules ajustables et contraintes
38 fonctions de distribution intégrées
Six méthodes de résolutions
Fenêtre Progression
Suivi RISKOptimizer
Algorithmes génétiques
Surveillance de convergence et opérateurs génétiques
Actualisation du modèle selon la solution originale, la meilleure ou la dernière solution
Rapports Excel
Boîte de dialogue Paramètres d’application
Kit du développeur Excel (XDK)
AVANTAGES
Résolution de problèmes plus précise que jamais
Niveau de précision de calcul optimal
Tout se fait sans jamais quitter le tableur ; apprentissage rapide
Moins de boîtes de dialogue imbriquées et configuration rapide du modèle
Configuration et édition de modèle rationalisée
Précision du modèle par représentation de pratiquement tous les facteurs incertains
La méthode de résolution optimale de différents types de problèmes est toujours disponible
Suivi d’état et commandes d’exécution pratiques
Suivi de la progression vers les solutions optimales
Identification de la meilleure solution globale sans égarement dans les solutions locales « par escalade »
Résultats d’optimisation rapides
Visualisation instantanée des effets de trois solutions sur le modèle tout entier
Enregistrement et partage des données d’optimisation et de simulation
Définition d’un vaste éventail de paramètres par défaut applicables à tous les modèles
Automatisation et personnalisation de RISKOptimizer à travers une bibliothèque complète de commandes et fonctions VBA
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Licence et formation
RISKOptimizer est proposé sous différentes options de licence (entreprise, réseau et étudiants). Formation, consultation et ouvrages de référence spécialisés peuvent être joints au logiciel pour assurer que vous et votre personnel profitiez au maximum de votre investissement.
Membre de DecisionTools Suite
RISKOptimizer fait partie de DecisionTools Suite Industrial, le kit Palisade complet de l’analyse du risque et de la modélisation décisionnelle. DecisionTools Suite comprend, notamment, @RISK pour l’analyse du risque par simulation Monte Carlo, NeuralTools pour les prédictions par réseaux neuronaux, StatTools pour l’analyse statistique, PrecisionTree pour les arbres décisionnels et TopRank pour l’analyse d’hypothèse. RISKOptimizer peut être combiné aux programmes de DecisionTools Suite pour une perspective et une analyse plus approfondies. Par exemple :
RISKOptimizer et StatTools
Les résultats d’une prévision temporelle StatTools peuvent être soumis à l’analyse de RISKOptimizer, avec application de fonctions @RISK aux valeurs prévues et ajustement des facteurs contrôlables pour maximiser les bénéfices totaux.
La combinaison de RISKOptimizer et NeuralTools permet les prédictions en direct à chaque solution itérative.
» Plus d'infos sur The DecisionTools Suite
Économisez plus de 50 % à l’achat de DecisionTools Suite
DecisionTools Suite coûte moins cher à l’achat que deux composants seulement de la série. L’achat de la suite complète représente en fait une économie de plus de 50 % par rapport à l’achat de tous les composants individuels. Les meilleures analyses au meilleur prix : DecisionTools Suite.
» Tableau de comparaison des prix
100 % Excel
L’optimisation et les simulations de RISKOptimizer se calculent intégralement dans Excel, avec l’aide d’un échantillonnage et de statistiques dont les preuves, après plus de 20 ans de succès, ne sont plus à établir pour Palisade. Palisade ne cherche pas à réécrire Excel dans un recalculateur externe pour plus de vitesse. Un simple recalcul d’une macro ou fonction non gérée ou mal reproduite peut changer considérablement les résultats. Où se produit-il, et quand ? RISKOptimizer : pour des résultats corrects et rapides !
Compatibilité: Compatible avec PC Excel 2000 et versions supérieures et PC Windows 2000 et versions supérieures.
