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 their others shortcomings.

Impostazioni

Descrizione

Probabilità di cambio agente

Specifica la probabilità che un individuo scelga la strategia DE (Evoluzione Differenziale).

Presume variabili come non negativi

Mark to force variables to be positive only.

DE: Probabilità di incrocio

Definisce la probabilità che l'individuo sia combinato con il punto migliore trovato su scala globale. Se non si usa l'incrocio, il punto è determinato in base alla memoria dell'individuo.

DE: Fattore di scala

Durante l'incrocio, il fattore di scala determina la "velocità" di movimento.

Cicli di apprendimento

Definisce il numero di iterazioni che l'algoritmo dovrebbe eseguire. In ciascuna iterazione tutti gli individui cercano di indovinare la soluzione migliore e condividono le loro conoscenze.

PS: Costante cognitiva

Imposta l'importanza della memoria individuale (in particolare il miglior punto raggiunto finora).

PS: Coefficiente di avvicinamento

Definisce la velocità a cui le particelle/individui viaggiano uno verso l'altro.

PS: Probabilità di mutazione

Definisce la probabilità che, invece di spostare un componente della particella verso il punto migliore, venga scelto un nuovo valore casuale compreso nell'intervallo valido di quella variabile.

PS: Costante sociale

Imposta l'importanza del miglior punto globale tra tutte le particelle/individui.

Mostra stato esteso del risolutore

Se attivato, durante la procedura di risoluzione viene mostrata un'altra finestra di dialogo con informazioni sullo stato corrente, il livello di stagnazione, la soluzione migliore al momento attuale e la possibilità di fermare o riprendere il calcolo.

Dimensione dello sciame

Definisce il numero di individui che partecipano al processo di apprendimento. Ogni individuo trova le proprie soluzioni e contribuisce alla conoscenza complessiva.

Limite di stagnazione

Se questo numero di individui ha trovato soluzioni tra loro vicine, l'iterazione si ferma e il migliore di questi valori è scelto come valore ottimale.

Tolleranza di stagnazione

Definisce l'intervallo per considerare "simili" due soluzioni.

Usa metodo di confronto ACR

Se disattivato (impostazione predefinita), viene usato il metodo di confronto BCH. Confronta due individui analizzando prima quali vincoli violano e, solo quando questi vincoli sono i medesimi, misura la loro soluzione corrente.

Se attivato, viene usato il metodo di confronto ACR. Confronta due individui in funzione dell'iterazione corrente e misura la bontà delle loro soluzioni sfruttando la conoscenza delle peggiori soluzioni note (secondo le violazioni dei vincoli).

Usa punto di partenza casuale

Se attivato, la libreria parte semplicemente con punti presi a caso.

Se disattivato, la libreria parte prendendo come riferimento i valori attuali (forniti dall'utente).

Stima dei limiti delle variabili

Se attivata (impostazione predefinita), l'algoritmo cerca di indovinare i limiti delle variabili guardando i loro valori iniziali.

Soglia dei limiti delle variabili

Quando si cerca di indovinare i limiti delle variabili, questa soglia specifica come i valori iniziali vengono spostati per costruire i limiti. Per un esempio, consulta il manuale nel Wiki.


SCO Evolutionary Algorithm

Social Cognitive Optimization takes into account the human behavior of learning and sharing information. Each individual has access to a common library with knowledge shared between all individuals.

Impostazioni

Descrizione

Presume variabili come non negativi

Mark to force variables to be positive only.

Cicli di apprendimento

Definisce il numero di iterazioni che l'algoritmo dovrebbe eseguire. In ciascuna iterazione tutti gli individui cercano di indovinare la soluzione migliore e condividono le loro conoscenze.

Mostra stato esteso del risolutore

Se attivato, durante la procedura di risoluzione viene mostrata un'altra finestra di dialogo con informazioni sullo stato corrente, il livello di stagnazione, la soluzione migliore al momento attuale e la possibilità di fermare o riprendere il calcolo.

Dimensione della libreria

Definisce la quantità di informazioni da archiviare nella libreria pubblica, utilizzata da ciascun individuo per memorizzare e recuperare informazioni.

Dimensione dello sciame

Definisce il numero di individui che partecipano al processo di apprendimento. Ogni individuo trova le proprie soluzioni e contribuisce alla conoscenza complessiva.

Limite di stagnazione

Se questo numero di individui ha trovato soluzioni tra loro vicine, l'iterazione si ferma e il migliore di questi valori è scelto come valore ottimale.

Tolleranza di stagnazione

Definisce l'intervallo per considerare "simili" due soluzioni.

Usa metodo di confronto ACR

Se disattivato (impostazione predefinita), viene usato il metodo di confronto BCH. Confronta due individui analizzando prima quali vincoli violano e, solo quando questi vincoli sono i medesimi, misura la loro soluzione corrente.

Se attivato, viene usato il metodo di confronto ACR. Confronta due individui in funzione dell'iterazione corrente e misura la bontà delle loro soluzioni sfruttando la conoscenza delle peggiori soluzioni note (secondo le violazioni dei vincoli).

Stima dei limiti delle variabili

Se attivata (impostazione predefinita), l'algoritmo cerca di indovinare i limiti delle variabili guardando i loro valori iniziali.

Soglia dei limiti delle variabili

Quando si cerca di indovinare i limiti delle variabili, questa soglia specifica come i valori iniziali vengono spostati per costruire i limiti. Per un esempio, consulta il manuale nel Wiki.


LibreOffice Linear Solver and CoinMP Linear solver

Impostazioni

Descrizione

Assume variables as integers

Mark to force variables to be integers only.

Presume variabili come non negativi

Mark to force variables to be positive only.

Livello epsilon

Epsilon level. Valid values are in range 0 (very tight) to 3 (very loose). Epsilon is the tolerance for rounding values to zero.

Limita profondità branch-and-bound

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.

Solver time limit

Sets the maximum time for the algorithm to converge to a solution.


Risolutore non lineare a sciame LibreOffice (sperimentale)

Impostazioni

Descrizione

Assume variables as integers

Mark to force variables to be integers only.

Presume variabili come non negativi

Mark to force variables to be positive only.

Solver time limit

Sets the maximum time for the algorithm to converge to a solution.

Swarm algorithm

Set the swarm algorithm. 0 for differential evolution and 1 for particle swarm optimization. Default is 0.