Выбирайте значения входных параметров для экспериментальных или расчетных моделей и исследуйте поведение отклика с минимальным бюджетом вычислений с помощью 15 прямых, последовательных и адаптивных техник.

Используйте 16 эффективных алгоритмов для одно- и многокритериальной, робастной и оптимизации на основе метамоделей для быстрого поиска значений входных параметров, обеспечивающих наилучшие характеристики расчетных моделей.

Исследуйте зависимости в данных и определяйте, какие входные параметры оказывают наиболее сильное влияние на отклик и поведение модели, а какие можно исключить при дальнейших вычислениях.

Стройте комплексные аппроксимационные модели на основе данных экспериментов, аналитических расчетов или численного моделирования с помощью 13 прогрессивных алгоритмов и и оценивайте их качество.

Стройте быстрые и точные аппроксимационные модели с использованием данных переменной точности, например, на основе экспериментальных и расчетных данных, с учетом степени их достоверности.

Снижайте размерность описания сложных объектов, представленных в виде набора многомерных точек, для упрощения оптимизации и генерирования объектов, похожих на уже заданные.