Optimizer是Analytica的最高版本级别。它包含所有企业功能，以及强大的求解引擎。它发现的决策价值最大限度地减少或最大化任何量化的目标，受约束。或者，在客观数量不存在的情况下，它会在约束边界内找到可行的解决方案。 它处理线性规划，二次规划和一般非线性规划，并自动区分所有这些规则。决策变量可以是连续的，半连续的，离散的（整数或布尔）或混合的。最重要的是，AnalyticaOptimizer将优化功能与Analytica的所有核心功能无缝集成在一起，其中包括：蒙特卡洛模拟和智能阵列，简化模型结构以及改善视觉可访问性。这是一个完整的决策解决方案，结合了解决功能，可扩展性和易用性的优势，就像没有其他优化平台一样。 本次小编带来Lumina Analytica Optimizer注册破解版，含安装破解图文教程，需要的朋友不要错过了！
安装破解教程
1、在本站下载并解压， 得到Ana64Setup5_1_6.exe安装程序和AMPED破解文件夹
2、
启动提供的RLM服务器并浮动lumina.lic，双击Ana64Setup5_1_6.exe运行，点击next
3、许可协议，点击i agree
4、
在安装过程中，选择“Centrally managed license”并输入到RLM服务器的地址（默认为5053 @ localhost）。
5、点击next，如图所示，点击浏览选择软件安装路径，点击install安装
6、安装中，速度非常快，稍等片刻
7、点击finish退出向导
软件功能
Analytica的核心功能（包括蒙特卡罗采样，智能阵列和动态定义）均与优化兼容。这允许您以与所有Analytica模型相同的直观方式实施高级方法：
1、通过简单地将目标定义为采样分布结果的期望值（平均值）或分位百分比阈值来执行随机优化;
2、使用智能阵列逻辑单独优化MonteCarlo采样。创建优化结果的分布很容易;
3、使用具有递归依赖性的模型的动态表达式来定义约束。
4、大LP和QP优化的稀疏矩阵的高效内部表示;
5、轻松识别LP的可行约束子集;
6、用于非光滑NLP的遗传算法;
7、用户可以访问所有内部引擎设置和状态标志;
8、自动识别问题类型和优化引擎，或遵守用户覆盖;
9、模块化模型设计，允许您分享部分模型并在个人和团队之间分发建模活动;
10、NLP搜索的多个起点，自动确定或由用户指定为初始猜测向量的数组。
软件优势
AnalyticaOptimizer使用FrontlineSoftware的解算器引擎的PremiumSolver软件包来处理所有类型的优化问题：线性（LP），二次（QP）和非线性（NLP）。这个软件包包含三个引擎：
1.LP/二次方
2.GRG非线性
3.进化
AnalyticaOptimizer可以自动选择解算器引擎来匹配问题，检测它是线性的，二次的还是更复杂的。它支持连续以及混合整数和半连续变量域。（半连续变量可以取有限范围内的值或为零）。对于LP和凸QP问题，标准引擎包支持多达8,000个变量和8,000个约束，或者对于NLP问题支持500个变量和250个约束。
为了获得更快的性能或更多的变量和约束条件，您可以添加优质引擎，包括来自FICO，Gurobi，Mosek，KNITRO和OptQuest的XPRESS。这些是世界上最强大的解算器引擎。它们可直接插入AnalyticaOptimizer，并全面整合所有功能，包括不确定性，动态模拟和智能阵列。事实上，如果您已经使用其中一种解算器和他们的标准代数，请尝试使用Analytica以更直观更灵活的方式来定义和运行优化问题。查看详细信息以及如何获得优质解算器引擎。
软件特色
应该直观地表示优化模型，透明，可扩展且易于构建？我们认为他们应该。但传统的优化界面无法实现所有这些目标。
电子表格优化适用于较小的问题，但它们本质上是二维的，难以扩展;
代数建模语言比之前的直接编程符号要好得多，但缺乏视觉上下文仍然可以使复杂模型对除模型设计师以外的任何人都难以理解。
Analytica使优化建模变得简单直观，因为它应该处于各种复杂程度。影响图和智能阵列保持整个分析路径，从建模到决策。它通过几种方式实现了这一点：
1、始终保持模型结构和假设清晰可见;
2、将优化与敏感性分析相结合，以确定对客观价值有最直接影响的投入;
3、允许您通过简单地将场景维度添加到任何输入数组来添加单独优化的新场景;
4、添加约束节点以允许您使用简单的不等式表达式来指定约束数组;
5、允许您使用智能阵列轻松扩展现有模型。
使用帮助
使用本指南
如果您是Analytica的新手
如果您在学习此处所述的AnalyticaOptimizer之前首先了解Analytica的基本知识，您会发现它更容易。从Analytica教程开始学习与Analytica及其建模语言交互的基础知识，特别是与数组一起工作。充分了解智能阵列以充分利用优化器非常重要。
如果您不熟悉AnalyticaOptimizer
我们建议您从“快速入门”开始，该入门教程将介绍创建简单优化的关键步骤，包括结构优化和数组优化。关于优化特性的部分解释了优化的一般原则和优化类型，包括线性规划（LP），二次规划（QP）和非线性规划（NLP）。我们还建议阅读OptimizingwithArrays来了解使用参数分析进行优化。关键概念：航空公司NLP实例解释动态随机模型的动态和随机优化（随时间变化）和/或使用MonteCarlo不确定性的模型。
本指南中使用的约定
您可以按任何顺序阅读本指南中的页面。但是，如果您想按顺序浏览它们，则可以使用链接指向每页底部的上一页和下一页。
本指南使用简单的速记来显示变量或函数的定义。它列出了对象的类（变量，决策，约束，目标等）及其标识符，后面跟着=，及其定义：
在此示例中，标识符为Volume_Constraint的约束具有Definition Volume> = Required Volume。
