Содержимое

# Параметры алгоритмов решателя

## Эволюционный алгоритм DEPS

DEPS состоит из двух независимых алгоритмов: дифференциальной эволюции и оптимизации методом роя частиц. Оба алгоритма прекрасно подходят для решения таких числовых задач, как нелинейная оптимизация, и дополняют друг друга, устраняя имеющиеся в них недостатки.

Параметры | Описание
--- | ---
Уровень переключения агента | Указывает вероятность для индивида выбора стратегии дифференциальной эволюции.
Принять переменные как неотрицательные | Установите флажок, чтобы переменные могли содержать только положительные значения.
DE: Вероятность скрещивания | Определяет вероятность комбинирования индивида с глобально наилучшей позицией. Если скрещивание не используется, то позиция формируется из собственной памяти индивида.
DE: Коэффициент масштабирования | При скрещивании коэффициент масштабирования устанавливает «скорость» движения.
Количество итераций | Определяет необходимое число итераций алгоритма. На каждой итерации все индивиды делают предположение о наилучшем решении и делятся своими знаниями.
PS: Когнитивная константа | Устанавливает важность собственной памяти (в особенности, текущей оптимальной позиции).
PS: Коэффициент сжатия | Определяет скорость, с которой частицы/индивиды движутся навстречу друг другу.
PS: Вероятность мутации | Определяет вероятность того, что вместо перемещения компонента частицы к наилучшей позиции, он случайно выбирает новое значение из действительного диапазона для этой переменой.
PS: Социальная константа | Устанавливает важность глобальной наилучшей позиции между всеми частицами/индивидами.
Показать состояние расширенного решателя | Если поле активировано, то в ходе процесса решения отображается дополнительный диалог, что даёт информацию о текущем процессе, уровне сходимости, текущем оптимальном решении, а также возможности остановки или возобновления работы решателя.
Размер роя | Определяет число индивидов для участия в процессе обучения. Каждый индивид находит свои собственные решения и вносит свой вклад в совокупные знания.
Ограничение сходимости | Если несколько индивидов нашли решения в достаточно узком интервале, итерация останавливается, а лучшее из этих решений выбирается в качестве оптимального.
Погрешность сходимости | Определяет диапазон, в котором решения будут считаться «одинаковыми».
Использовать сравнение ACR | Если поле отключено (по умолчанию), то используется сравнение BCH. Оно сравнивает двух индивидов, в первую очередь просматривая нарушения их ограничений, и только если они равны измеряет их текущее решение. Если поле активировано, то используется сравнение ACR. Оно выполняет сравнение двух индивидов, в зависимости от текущей итерации и измеряет их качество со знанием о наихудших известных решениях библиотек (относительно нарушений их ограничений).
Использовать случайную начальную точку | Если поле активировано, то библиотека просто заполняется случайно выбранными точками. Если поле отключено, то в библиотеку в качестве исходной точки добавляются существующие значения (заданные пользователем).
Нахождение границ переменных | Если включено (по умолчанию), алгоритм пытается найти границы переменных путём анализа начальных значений.
Порог границ переменной | При определении границ переменной этот порог показывает, как смещаются исходные значения для построения границ. Пример вычисления этих значений можно найти в руководстве на Wiki.

## Эволюционный алгоритм социальной когнитивной оптимизации (SCO)

Социальная когнитивная оптимизация основывается на поведении человека при обучении и обмене информацией. Каждый индивид имеет доступ к общей библиотеке, а знания используются совместно всеми индивидами.

Параметры | Описание
--- | ---
Принять переменные как неотрицательные | Установите флажок, чтобы переменные могли содержать только положительные значения.
Количество итераций | Определяет число итераций, которое совершает алгоритм. На каждой итерации все индивиды находят наилучшее решение и делятся своими знаниями.
Показать состояние расширенного решателя | Если поле активировано, то в ходе процесса решения отображается дополнительный диалог, что даёт информацию о текущем процессе, уровне сходимости, текущем оптимальном решении, а также возможности остановки или возобновления работы решателя.
Размер библиотеки | Определяет размер информации, хранящейся в публичной библиотеке. Каждый индивид хранит в ней знание и запрашивает информацию.
Размер роя | Определяет число индивидов для участия в процессе обучения. Каждый индивид находит свои собственные решения и вносит свой вклад в совокупные знания.
Ограничение сходимости | Если несколько индивидов нашли решения в достаточно узком интервале, итерация останавливается, а лучшее из этих решений выбирается в качестве оптимального.
Погрешность сходимости | Определяет диапазон, в котором решения будут считаться «одинаковыми».
Использовать сравнение ACR | Если поле отключено (по умолчанию), то используется сравнение BCH. Оно сравнивает двух индивидов, в первую очередь просматривая нарушения их ограничений, и только если они равны измеряет их текущее решение. Если поле активировано, то используется сравнение ACR. Оно выполняет сравнение двух индивидов, в зависимости от текущей итерации и измеряет их качество со знанием о наихудших известных решениях библиотек (относительно нарушений их ограничений).
Нахождение границ переменных | Если включено (по умолчанию), алгоритм пытается найти границы переменных путём анализа начальных значений.
Порог границ переменной | При определении границ переменной этот порог показывает, как смещаются исходные значения для построения границ. Пример вычисления этих значений можно найти в руководстве на Wiki.

## LibreOffice линейный решатель и CoinMP линейный решатель

Параметры | Описание
--- | ---
Принять переменные как целочисленные | Установите флажок, чтобы переменные содержали только целочисленные значения.
Принять переменные как неотрицательные | Установите флажок, чтобы переменные могли содержать только положительные значения.
Generate sensitivity report | Generates a sensitivity report in a new sheet called "Model_Sensitivity". This option has no effect with the CoinMP Linear solver.
Уровень эпсилон | Уровень эпсилон. Допустимы значения в диапазоне от 0 (очень строгий) до 3 (очень грубый). Эпсилон представляет собой погрешность округления к нулю.
Ограничить глубину ветвей и границ | Указывает максимальную глубину ветвей и границ. Положительное значение означает абсолютную глубину значения. Отрицательное значение означает относительное ограничение глубины ветвей и границ.
Ограничение поиска решения по времени | Задаёт максимальное время, предоставляемое алгоритму для нахождения решения.

## LibreOffice рой нелинейный решатель (экспериментальный)

Параметры | Описание
--- | ---
Принять переменные как целочисленные | Установите флажок, чтобы переменные содержали только целочисленные значения.
Принять переменные как неотрицательные | Установите флажок, чтобы переменные могли содержать только положительные значения.
Ограничение поиска решения по времени | Задаёт максимальное время, предоставляемое алгоритму для нахождения решения.
Алгоритм роя | Устанавливает алгоритм роя. 0 для дифференциальной эволюции и 1 для оптимизации методом роя частиц. Значение по умолчанию 0.

См. также

Параметры решателя

Решатель

Страница Wiki по нелинейным решателям и их алгоритмам

Справочное руководство lp_solve на sourceforge.net

Пожалуйста, поддержите нас!