1、商業智能及HiQube簡介
商業智能的概念于1996年最早由加特納集團（Gartner Group）提出，加特納集團將商業智能定義為：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息，然后分發到企業各處。
可以認為，商業智能是對商業信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業的各級決策者獲得知識或洞察力（insight），促使他們做出對企業更有利的決策。商業智能一般由數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成。商業智能的實現涉及到軟件、硬件、咨詢服務及應用，其基本體系結構包括數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘三個部分。
因此，把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（LOAd），即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
HiQube是一套采用了獨特技術的高性能商業智能軟件解決方案，它能夠快速深入的進行商業數據分析，并具有超強的報告功能。HiQube技術易于使用，是首個集成了分層、關系和多維度數據庫的技術�；诖�，它給用戶帶來了空前的決策系統。新數據庫管理系統的核心技術源于意大利，并于2007年被Altair公司收購。HiQube商業智能軟件解決方案及技術支持已遍布世界各地。同時HiQube是業界唯一一款具有優化分析能力的商業智能軟件。
2、HiQube中已封裝的優化算法介紹
為了實現優化分析功能，HiQube高度封裝了多種優化算法，并通過Altair專有優化技術實現。主要已封裝算法包括：ARSM/MFD/SQP/GA/MOGA/BB。分別介紹如下：
2.1 自適應響應面法ARSM（Adaptive Response Surface Method）
響應面法是一種結合數理統計與試驗設計，利用設計空間中樣本點構造復雜問題近似模型的方法。為了提高響應面近似模型的精度，基于自適應的方法不斷優化更新響應面．自適應響應面法的優化迭代流程如下：
1)給定優化變量、優化目標、初始優化空間；
2)利用智能試驗設計方法生成樣本點庫，并調用有限元正向模擬計算出各樣本點的優化目標響應值；
3)利用已有樣本點構造響應面函數；
4)對響應面函數優化，尋找最優點；
5)計算優化點的真實響應值，并將優化點存入樣本點庫；
6)當滿足以下停止條件，跳到步驟8)；
a)當前優化點與前次優化點之間的差值小于給定的閾值；
b)迭代次數大于給定最大迭代數；
7)更新優化空間及樣本點，返回3)；
8)最優點搜尋結束。
自適應響應面法具有較好的魯棒性, 計算效率高。不受連續、可微等條件的約束，適用范圍很廣。
2.2 可行方向法MFD（Method of Feasible Directions）
可行方向法能較好的解決帶約束優化問題。此類方法可看做無約束下降算法的自然推廣。可行方向法的基本思想是從起始點出發，沿可行下降方向進行搜索，求出使目標函數值下降或使約束違反得以減小的迭代點。算法包括選擇搜索方向和確定搜索步長兩個主要方面。
2.3 序列二次規劃法SQP（Sequential Quadratic Programming）
序列二次規劃法的主要思路是：利用原來非線性約束優化問題的有關信息來構造某一簡單的近似優化問題，通過求解它來給出對當前迭代點的修正，主要用一系列的線性規劃或二次規劃來逐次逼近原非線性規劃問題。盡管開始時的SQP方法存在著QP子問題可能不可行及馬洛托斯(Maratos)效應等不足，但經過人們對其不斷進行改進與進一步的發展，現在，SQP類方法已成為求解非線性約束優化問題的一類非常有效的算法。它能較好的處理帶有等式約束和不等式約束的優化問題。這類算法不僅具有全局收斂性，而且具有超線性收斂的速度。
2.4 遺傳算法GA（Genetic Algorithm）
遺傳算法是由美國的J. Holland教授于1975年在他的專著《自然界和人工系統的適應性》中首先提出的，它是一類借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機化搜索算法 。遺傳算法模擬自然選擇和自然遺傳過程中發生的繁殖、交叉和基因突變現象，在每次迭代中都保留一組候選解，并按某種指標從解群中選取較優的個體，利用遺傳算子(選擇、交叉和變異)對這些個體進行組合，產生新一代的候選解群，重復此過程，直到滿足某種收斂指標為止。
遺傳算法本質上是對染色體模式所進行的一系列運算，即通過選擇算子將當前種群中的優良模式遺傳到下一代種群中，利用交叉算子進行模式重組，利用變異算子進行模式突變。通過這些遺傳操作，模式逐步向較好的方向進化，最終得到問題的最優解。
遺傳算法的特點：群體搜索，易于并行化處理； 不是盲目窮舉，而是啟發式搜索；適應度函數不受連續、可微等條件的約束，適用范圍很廣。遺傳算法具有較好的全局搜索能力，適于求解具有多個局部極值的優化問題。但該算法通常需要很多的計算資源。
2.5 多目標遺傳算法MOGA（Multiply Objective Genetic Algorithm）
多目標優化問題可以歸結為： 尋求一組決策變量，使其在滿足約束的條件下，同時優化多個目標函數。在求解多目標優化問題中， 多目標遺傳優化算法顯示了強大的優勢。該算法與GA有著相同的特點。
2.6 分支定界算法BB(branch and bound)
分支定界算法是一種求解離散最優化問題的計算分析方法。它是由R.J.達金和蘭德－多伊格在20世紀60年代初提出的。這種方法通常僅需計算和分析部分允許解，即可求得最優解。因此在求解分派問題和整數規劃問題時常用此法。
基本方法：求解一個約束條件較多的問題A，可以暫緩考慮部分條件，變換成問題B，先求B的最優解。B的最優解一定比 A的好（或相當）。再將原來暫緩考慮的部分條件逐步插入問題B中，得到B的若干子問題，稱為分枝。求解這些子問題，淘汰較差的解，直到所有暫緩考慮的部分條件全部插入為止。這時求得的最優解就是問題A的最優解。
3、HiQube中優化使用方法（函數）介紹
HiQube對集成的優化算法進行了高度封裝，使得終端用戶對優化功能的使用非常簡單。HiQube中實現優化的主要功能語句如下：
3.1 OptimizeBegin（ARSM/MFD/SQP/GA/MOGA/BB）
該語句的功能為：開始一個優化模型的定義。包含一個參數，該參數用于標明具體使用的優化算法，可選參數為ARSM/MFD/SQP/GA/MOGA/BB。
3.2 OptimizeEnd
該語句的功能為：標識一個優化模型定義的結束。無參數。
3.3 OptimizeAddObjective（MINIMIZE/MAXIMIZE, varname$, obj_function$）
該語句用于定義優化目標。三個參數的意義分別為：定義最大/最小，優化目標名稱，優化目標公式。
3.4 OptimizeAddDesignVariable（V_low_bound, DV_high_bound, varname$ [, DV_name$, DV_initial_value]）
該語句用于定義設計變量。五個參數的意義分別為：變量的下限值，變量的上限值，變量名稱（用于HiQube后續具體運算中），設計變量名稱（用于標識優化問題），變量初始值。其中后兩個參數為可選。該語句在同一個優化問題的定義中可根據實際問題一次或多次使用。
3.5 OptimizeAddConstraint（">=" / "<=" / "=", bound_value, constraint_formula$, varname$ [, constraint_name$]）
該語句用于定義約束條件。五個參數的意義分別為：（不）等式約束，邊界值，約束條件公式，約束條件名稱（用于HiQube后續具體運算中），約束條件名稱（用于標識優化問題）。該語句在同一個優化問題的定義中可根據實際問題一次或多次使用。
3.6 一個優化問題的HiQube語句描述示例
一個簡單優化問題的數學描述如下：
對應的，在HiQube中對該優化問題的表述如下：
4、HiQube優化模型示例
本優化模型建立在一個成衣零售數據庫基礎之上。成衣類型包括10種：男（女）褲子/襯衫/鞋子/外套/帽子。每種成衣均有以下數據：在不同地區/月份的成本、利潤、總價、單件成本，單件價格、產品銷量。優化的問題為：在總投入資金一定的情形下，各種成衣的月平均銷量分別為多少時，才能獲得成本最小/收入最高/利潤最大。
HiQube模型的主界面如下：
4.1 定義設計變量
在已有數據中，包含10個小項，分別為男（女）褲子/襯衫/鞋子/外套/帽子，用戶可以根據需要選擇某一個或多個作為設計變量，并在主界面中分別設置其最大/小值及初始值，
4.2 確定優化目標：
可以選擇其中之一：成本最小/收入最高/利潤最大
4.3 約束條件：輸入最大的投資額
4.4 優化計算及結果顯示
點擊“優化”按鈕，HiQube自動進行優化計算，結算的優化結果顯示在Result編輯框中，同時每個設計變量對應的最優月平均銷量顯示在屏幕右側圖中，其上為實際月平均銷量對比圖。
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本文標題：HiQube中的優化功能介紹
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