Optimus是智能化的多学科优化软件，可自动显示和探索您的设计空间，深入了解设计的关键点。更进一步，采用梯度法可以比较快速地得到优化点，或采用最新的总体优化方法用于响应表面中存在多个峰谷时的最优点计算。Optimus可以将整个优化过程自动化，监视整个进程并在必要时中止某个任务。
Optimus与其他优化软件不同，其开放型使得它可以与任一个CAE分析软件配合使用，即使是很老的软件。Optimus的智能技术可使您简单地将您的分析软件的输入和输出文件联系起来，只需点几次鼠标，不像传统的优化软件需要接口程序。
Optimus极大地考虑了设计工程师关心的方便性和易用性。交互式图形和智能化的变量定义可轻松地建立起优化流程，成熟且先进的试验设计和优化方法可有效地求解。即使对优化理论了解不多，也能很快地使用它进行优化设计。对优化专家，Optimus提供了各种方法和工具，并且留有多处自定义接口，可方便地展开深入的分析直至扩展它的功能。
有Optimus优化专家，您就可以轻松设计出比别人更优的产品。
分析流程： 通过交互式图形方式来定义优化流程
- 定义分析程序之间的连接和数据传送
- 定义设计输入(设计变量)和设计输出(设计目标)， 多输入和多输出时的分组
- 读取流程模板
- 指定调用的分析程序的输入/输出文件中的变量的位置
- 优化流程的预演
设计空间探索
- 试验设计：16个试验设计如分式及全分式，中心合成，
Taguchi，Plackett and Burman，…； 用户自定义
- 响应表面模型：多重线性回归，随机内插，…，用户自定义
- 优化响应表面算法：自动选择多项式、正弦、余弦、对数、指数等函数组
- 用户自定义的试验设计
设计优化方法
- 以微分算法为基础的非线性规划技术： 序列二次规划，广义既约梯度法，…
- 遗传算法：自适应进化法，差分进化法，模拟退火法，…
- 随机搜索算法：Latin超立方体法，移动渐近线法
- 可方便地集成用户自定义的优化算法，无需编译连接
- 优化过程的监视和在线互动
鲁棒性设计——Monte Carlo分析
- 可对每个设计变量独立定义其分布：高斯，正态，
指数，Rayleigh等11种，自定义
- 对设计变量加工偏差的灵敏度分析
- 可基于优化结果或响应表面模型
- 可利用优化方法中的随机搜索算法
丰富的图形分析和后处理工具
响应表面模型的3D和等高线显示
- 输入和输出变量相关性分散图
- 贡献量分析
- 灵敏度分析
- 残余量分析
- 优化过程的收敛性指示
使用环境
- Unix OSF/Motif
- Windows NT/2000/xp
- 交互式菜单图形界面
- 完全命令行批作业式，以实现自动运行或集成于其他系统
