Turinys

# Sprendiklio algoritmų parinktys

## DEPS algoritmas

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.

Nuostatos | Aprašymas
--- | ---
Agentų perjungimo dažnis | Nurodo asmens diferencialinio vystymo strategijos pasirinkimo tikimybę.
Priimti kintamuosius kaip neneigiamus | Kintamieji gali būti tik teigiami.
DE: persikirtimo tikimybė | Apibrėžia asmens derinimo su geriausiu globaliu tašku tikimybę. Jei susikirtimas nenaudojamas, tai taškas yra suteltas iš asmeninės asmens atminties.
DE: mastelio koeficientas | Sankirtos naudojimo metu, mastelio faktorius nusako veikimo greitį.
Mokymosi ciklai | Apibrėžia algoritmo iteracijų skaičių. Kiekvienoje iteracijoje visi asmenys prognozuoja geriausią sprendimą ir dalijasi rezultatu.
PS: kognityvinė kostanta | Nustato savos atminties svarbą (dažniausiai, greitai geriausią pasiektą tašką).
PS: suvaržymo koeficientas | Apibrėžia taškų ar asmenų judėjimo į vienas kitą greitį.
PS: kitimo tikimybė | Apibrėžia tikimybę, kad užuot pervedęs taško (įvykio) komponentą link geriausio taško, jis atsitiktinai pasirenka naują reikšmę iš kintamojo galiojančio diapazono.
PS: socialinė konstanta | Nustato geriausio taško iš visų taškų ar asmenų svarbą.
Rodyti išplėstą sprendiklio būseną | Jei įjungta, sprendimo metu atveriamas papildomas dialogo langas, kuriame pateikiama vykstančio proceso informacija, sąstingio lygis, esamas geriausias žinomas sprendinys, kaip ir galimybė sustabdyti ar tęsti sprendimą.
Sankaupos dydis | Apibrėžia asmenų skaičių, kurie dalyvauja mokymosi procese. Kiekvienas asmuo suranda savo sprendinį ir prisideda prie visų bendrų žinių.
Sąstingio riba | Jei šis asmenų skaičius suranda sprendinius uždaroje srityje, iteracijos sustabdomos ir geriausia rasta reikšmė pasirenkama kaip optimali.
Sąstingio toleravimas | Apibrėžia, kokioje srityje sprendiniai laikomi panašūs.

Naudojamas ACR palyginimo blokas

Jei išjungtas (numatyta), tai naudojamas BCH palyginimo blokas. Jis palygina dviejų asmenų sprendinius patikrinęs apribojimų pažeidimus ir jei jie yra lygūs, jis priima esamą sprendinį.

Jei įjungta, naudojamas ACR palyginimo blokas. Jei palygina dviejų asmenų sprendinius esamoje iteracijoje ir matuoja jų atitikimą su žiniomis apie blogiausią sprendinį iš bibliotekos (atsižvelgia į jų apribojimų pažeidimus).

Naudojamas atsitiktinis pradžios taškas | Jei įjungta, biblioteka užpildoma atsitiktinai parinktais taškais. Jei išjungta, pateiktos reikšmės (vartotojo) yra įterpiamos į biblioteką, kaip nuorodos.
Kintamojo ribos spėjimas | Jei įjungta (numatyta), algoritmas bando rasti kintamojo ribą ieškodamas pradžios taško.
Kintamojo ribų slenkstis | Kai spėjamos kintamojo ribos, slenkstis parodo, kaip pastumiama pradinė reikšmė prie ieškomos ribos. Kaip šios reikšmės apskaičiuojamos, skaitykite viki straipsnyje.

## SCO vystymo algoritmas

Socialinis pažintinis optimizavimas (SCO) atsižvelgia į žmogiškąjį mokymosi ir informacijos dalijimosi elgesį. Kiekvienas asmuo turi priėjimą prie bendros bibliotekos.

Nuostatos | Aprašymas
--- | ---
Priimti kintamuosius kaip neneigiamus | Kintamieji gali būti tik teigiami.
Mokymosi ciklai | Apibrėžia iteracijų skaičių, kurį turi atlikti algoritmas. Kiekvienoje iteracijoje visi asmenys daro geriausio sprendinio prognozes ir dalijasi su kitais.
Rodyti išplėstą sprendiklio būseną | Jei įjungta, sprendimo metu atveriamas papildomas dialogo langas, kuriame pateikiama vykstančio proceso informacija, sąstingio lygis, esamas geriausias žinomas sprendinys, kaip ir galimybė sustabdyti ar tęsti sprendimą.
Bibliotekos dydis | Apibrėžia saugomos informacijos viešoje bibliotekoje kiekį. Kiekvienas asmuo ten savo informaciją saugo ir iš ten gauna.
Sankaupos dydis | Apibrėžia asmenų skaičių, kurie dalyvauja mokymosi procese. Kiekvienas asmuo suranda savo sprendinį ir prisideda prie visų bendrų žinių.
Sąstingio riba | Jei šis asmenų skaičius suranda sprendinius uždaroje srityje, iteracijos sustabdomos ir geriausia rasta reikšmė pasirenkama kaip optimali.
Sąstingio toleravimas | Apibrėžia, kokioje srityje sprendiniai laikomi panašūs.

Naudojamas ACR palyginimo blokas

Jei išjungtas (numatyta), tai naudojamas BCH palyginimo blokas. Jis palygina dviejų asmenų sprendinius patikrinęs apribojimų pažeidimus ir jei jie yra lygūs, jis priima esamą sprendinį.

Jei įjungta, naudojamas ACR palyginimo blokas. Jei palygina dviejų asmenų sprendinius esamoje iteracijoje ir matuoja jų atitikimą su žiniomis apie blogiausią sprendinį iš bibliotekos (atsižvelgia į jų apribojimų pažeidimus).

Kintamojo ribos spėjimas | Jei įjungta (numatyta), algoritmas bando rasti kintamojo ribą ieškodamas pradžios taško.
Kintamojo ribų slenkstis | Kai spėjamos kintamojo ribos, slenkstis parodo, kaip pastumiama pradinė reikšmė prie ieškomos ribos. Kaip šios reikšmės apskaičiuojamos, skaitykite viki straipsnyje.

## „LibreOffice“ tiesinis sprendiklis ir CoinMP tiesinis sprendiklis

Nuostatos | Aprašymas
--- | ---
Priimti kintamuosius kaip sveikuosius | Kintamieji gali būti tik sveikieji.
Priimti kintamuosius kaip neneigiamus | Kintamieji gali būti tik teigiami.
Epsilon lygis | Epsilon lygis. Galimos reikšmės tarp 0 (priverstinis) iki 3 (laisvas). Epsilon yra leidžiamas nuokrypis apvalinant iki 0.
Ribojamas šakų ir pririšimų gylis | Nurodo didžiausią šakų ir pririšimų gylį. Teigiama reikšmė reiškia, kad gylis yra absoliutus. Neigiama reikšmė reiškia, kad šakų ir pririšimų gylį.
Sprendiklio laiko riba | Nustato didžiausią algoritmo artėjimo į sprendinį laiką.

## „LibreOffice“ sutelkia netiesini sprendiklį (eksperimentinis)

Nuostatos | Aprašymas
--- | ---
Priimti kintamuosius kaip sveikuosius | Kintamieji gali būti tik sveikieji.
Priimti kintamuosius kaip neneigiamus | Kintamieji gali būti tik teigiami.
Sprendiklio laiko riba | Nustato didžiausią algoritmo artėjimo į sprendinį laiką.
Telkinio algoritmas | Nustato sutelkimo algoritmą. 0 yra diferencialinis vystymas, o 1 praktinis sutelkimo optimizavimas.. Numatytas yra 0.

Susijusios temos

Sprendiklio parinktys

Sprendiklis

Wiki page on non-linear solvers and their algorithms

lp_sprendimo nuoroda į sourceforge.net