Opcións

Contido

# Solver Algorithms Options

## DEPS Evolutionary Algorithm

DEPS consists of two independent algorithms: Differential Evolution and Particle Swarm Optimization. Both are especially suited for numerical problems, such as nonlinear optimization, and are complementary to each other in that they even out each other’s shortcomings.

Configuración | Descrición
--- | ---
Agent Switch Rate | Specifies the probability for an individual to choose the Differential Evolution strategy.
Asumir variábeis como non negativas | Marque para forzar a que as variábeis só sexan positivas
DE: Crossover Probability | Defines the probability of the individual being combined with the globally best point. If crossover is not used, the point is assembled from the own memory of the individual.
DE: Scaling Factor | During crossover, the scaling factor decides about the “speed” of movement.
Learning Cycles | Defines the number of iterations, the algorithm should take. In each iteration, all individuals make a guess on the best solution and share their knowledge.
PS: Constante cognitiva | Estabelece a importancia da propia memoria (en particular o mellor punto acadado na altura).
PS: Coeficiente de constrición | Define a velocidade á que partículas/individuos se aproximan ente si.
PS: Probabilidade de mutación | Define a probabilidade de que, ao contrario de moverse un compoñente da partícula cara ao mellor punto, escolla aleatoriamente un novo valor de entre o intervalo aceptábel para esa variábel.
PS: Constante social | Estabelece a importancia do mellor punto global entre partículas/individuos.
Mostrar estado detallado do solucionador | Se está activado aparece unha caixa de diálogo adicional durante o proceso de resolución que dará información sobre o progreso actual, o nivel de estancamento, a mellor solución coñecida, así como a posibilidade de deter ou retomar o solucionador.
Tamaño do enxame | Define o número de individuos que participan no proceso de aprendizaxe. Cada individuo atopa as súas propias solucións e contribúe ao coñecemento xeral.
Límite de estancamento | Se este número de individuos atopou solucións nun intervalo pechado, a iteración interrómpese e o mellor deses valores escóllese como óptimo.
Tolerancia ao estancamento | Define en que intervalo se consideran as solucións «similares».
Empregar comparador ACR | Se desactivado (predeterminado), usarase o comparador BCH. O BCH compara dous individuos mirando primeiro as violacións das súas restricións e se ambos son iguais, mide a súa solución actual. Se está activado úsase o comparador ACR. O ACR compara dous individuos dependendo da iteración actual e da medida sobre a súa bondade respecto do coñecemento das peores solucións coñecidas da biblioteca (verbo das violacións de restricións).
Usar punto de inicio aleatorio | Se está activado, a biblioteca énchese simplemente con puntos escollidos aleatoriamente. Se está desactivado, os valores actuais presentes (tal como fosen dados polo usuario) colócanse na biblioteca como punto de referencia.
Estimativas dos límites das variábeis | Cando está activo (predeterminado), o algoritmo tenta atopar os límites de variábel mirando os valores de inicio.
Límite dos límites das variábeis | Ao estimar os límites da variábel este limiar especifica como se modifican os valores de inicio para construír os límites. Para ter un exemplo do cálculo dos valores, vexa o Manual no Wiki.

## Algoritmo evolutivo SCO

A optimización cognitiva social ten en conta o comportamento humano de aprender e compartir información. Cada individuo ten acceso a unha biblioteca común con coñecemento compartido entre todos os individuos.

Configuración | Descrición
--- | ---
Asumir variábeis como non negativas | Marque para forzar a que as variábeis só sexan positivas
Ciclos de aprendizaxe | Define o número de iteracións que o algoritmo debe utilizar. En cada iteración, todos os individuos suxiren a mellor solución e comparten os seus coñecementos.
Mostrar estado detallado do solucionador | Se está activado aparece unha caixa de diálogo adicional durante o proceso de resolución que dará información sobre o progreso actual, o nivel de estancamento, a mellor solución coñecida, así como a posibilidade de deter ou retomar o solucionador.
Tamaño da biblioteca | Define a cantidade de información que almacenar na biblioteca pública. Cada individuo almacena coñecemento alí e pide información.
Tamaño do enxame | Define o número de individuos que participan no proceso de aprendizaxe. Cada individuo atopa as súas propias solucións e contribúe ao coñecemento xeral.
Límite de estancamento | Se este número de individuos atopou solucións nun intervalo pechado, a iteración interrómpese e o mellor deses valores escóllese como óptimo.
Tolerancia ao estancamento | Define en que intervalo se consideran as solucións «similares».
Empregar comparador ACR | Se desactivado (predeterminado), usarase o comparador BCH. O BCH compara dous individuos mirando primeiro as violacións das súas restricións e se ambos son iguais, mide a súa solución actual. Se está activado úsase o comparador ACR. O ACR compara dous individuos dependendo da iteración actual e da medida sobre a súa bondade respecto do coñecemento das peores solucións coñecidas da biblioteca (verbo das violacións de restricións).
Estimativas dos límites das variábeis | Cando está activo (predeterminado), o algoritmo tenta atopar os límites de variábel mirando os valores de inicio.
Límite dos límites das variábeis | Ao estimar os límites da variábel este limiar especifica como se modifican os valores de inicio para construír os límites. Para ter un exemplo do cálculo dos valores, vexa o Manual no Wiki.

## O solucionador linear do LibreOffice e o solucionador linear CoinMP

Configuración | Descrición
--- | ---
Asumir variábeis como enteiros | Marque para forzar a que as variábeis sexan só valores enteiros.
Asumir variábeis como non negativas | Marque para forzar a que as variábeis só sexan positivas
Nivel épsilon | Nivel épsilon. Os valores válidos están no intervalo 0 (moi apretado) a 3 (moi folgado). Épsilon é a tolerancia para arrendar valores a cero.
Limitar a profundidade do algoritmo ramificación e acotación | Specifies the maximum branch-and-bound depth. A positive value means that the depth is absolute. A negative value means a relative branch-and-bound depth limit.
Límite de tempo para o solucionador | Estabelece o tempo máximo para que o algoritmo converxa nunha solución.

## Solucionador non linear de enxame do LibreOffice (Experimental)

Configuración | Descrición
--- | ---
Asumir variábeis como enteiros | Marque para forzar a que as variábeis sexan só valores enteiros.
Asumir variábeis como non negativas | Marque para forzar a que as variábeis só sexan positivas
Límite de tempo para o solucionador | Estabelece o tempo máximo para que o algoritmo converxa nunha solución.
Algoritmo do enxame | Defina o algoritmo do enxame. 0 para evolución diferencial e 1 para optimización de partículas do enxame. Por omisión é 0.

Temas relacionados

Opcións do Solucionador

Solucionador

Páxina web dos solucionadores non lineares e os seus algoritmos

Guía de referencia de lp_solve en sourceforge.net