Opties

Inhoud
Index 🔎︎

# Opties voor Oplosser-algoritmen

## DEPS Evolutionair algoritme

DEPS bestaat uit twee onafhankelijke algoritmen: Differential Evolution en Particle Swarm Optimization. Beide zijn bijzonder geschikt voor numerieke problemen, zoals niet-lineaire optimalisatie, en zijn complementair aan elkaar doordat ze elkaars tekortkomingen compenseren.

Instellingen | Beschrijving
--- | ---
Schakelsnelheid van agent | Specificeert de waarschijnlijkheid dat een persoon de Differential Evolution-strategie kiest.
Beschouw variabelen als niet-negatief | Markeer om variabelen alleen positief te laten zijn.
DE: Overspraakwaarschijnlijkheid | Bepaalt de waarschijnlijkheid dat de mutatie wordt gecombineerd met het wereldwijd beste punt. Als crossover niet wordt gebruikt, wordt het punt samengesteld uit het eigen geheugen van de mutatie.
DE: Schalingsfactor | Tijdens crossover bepaalt de schaalfactor de "bewegingssnelheid".
Leercycli | Bepaalt het aantal iteraties dat het algoritme zou moeten nemen. Bij elke iteratie raden alle mutaties de beste oplossing aan en delen hun kennis.
PS: Cognitieve constante | Bepaalt het belang van het eigen geheugen (in het bijzonder het best bereikte punt tot nu toe).
PS: Beperkingscoëfficiënt | Bepaalt de snelheid waarmee de deeltjes/mutaties naar elkaar toe bewegen.
PS: Mutatiewaarschijnlijkheid | Definieert de waarschijnlijkheid dat in plaats van een onderdeel van het deeltje naar het beste punt te verplaatsen, het willekeurig een nieuwe waarde kiest uit het geldige bereik voor die variabele.
PS: Sociale constante | Bepaalt het belang van het globale beste punt tussen alle deeltjes/mutaties.
Verbeterde oplosserstatus tonen | Als ingeschakeld, wordt een extra dialoogvenster getoond tijdens het oplossingsproces dat informatie geeft over de huidige voortgang, het niveau van stagnatie, de momenteel bekendste oplossing en de mogelijkheid , om de oplosser te stoppen of te hervatten.
Grootte van de zwerm | Bepaalt het aantal mutaties dat aan het leerproces moet deelnemen. Elk mutatie vindt zijn eigen oplossingen en draagt bij aan de algemene kennis.
Stagnatielimiet | Als dit aantal mutaties oplossingen binnen een kort bereik heeft gevonden, wordt de iteratie gestopt en wordt de beste van deze waarden als optimaal gekozen.
Stagnatietolerantie | Bepaalt in welk bereik oplossingen als "vergelijkbaar" worden beschouwd.
ACR-vergelijker gebruiken | Als uitgeschakeld (standaard), wordt de BCH-vergelijker gebruikt. Het vergelijkt twee mutaties door eerst te kijken naar hun schendingen van de beperkingen en alleen als die gelijk zijn, meet het hun huidige oplossing. Als ingeschakeld, wordt de ACR-vergelijker gebruikt. Het vergelijkt twee mutaties die afhankelijk zijn van de huidige iteratie en meet hun goedheid met kennis over de slechtst bekende oplossingen van de bibliotheken (met betrekking tot hun schendingen van beperkingen).
Willekeurig beginpunt gebruiken | Als ingeschakeld, wordt de bibliotheek gewoon gevuld met willekeurig gekozen punten. Als uitgeschakeld, worden de momenteel aanwezige waarden (zoals opgegeven door de gebruiker) als referentiepunt in de bibliotheek ingevoegd.
Variabele grenzen raden | Indien ingeschakeld (standaard), probeert het algoritme variabele grenzen te vinden door naar de beginwaarden te kijken.
Drempelwaarde voor variabele grenzen | Bij het inschatten van variabele grenzen, specificeert deze drempel hoe de beginwaarden worden verschoven om de grenzen op te bouwen. Raadpleeg de handleiding in de Wiki voor een voorbeeld van hoe deze waarden worden berekend.

## SCO-evolutionair algoritme

Social Cognitive Optimization houdt rekening met het menselijk gedrag bij het leren en delen van informatie. Elk individu heeft toegang tot een gemeenschappelijke bibliotheek met kennis die wordt gedeeld tussen alle individuen.

Instellingen | Beschrijving
--- | ---
Beschouw variabelen als niet-negatief | Markeer om variabelen alleen positief te laten zijn.
Leercycli | Bepaalt het aantal iteraties dat het algoritme zou moeten nemen. Bij elke iteratie raden alle individuen de beste oplossing aan en delen hun kennis.
Verbeterde oplosserstatus tonen | Als ingeschakeld, wordt een extra dialoogvenster getoond tijdens het oplossingsproces dat informatie geeft over de huidige voortgang, het niveau van stagnatie, de momenteel bekendste oplossing en de mogelijkheid , om de oplosser te stoppen of te hervatten.
Grootte van de zwerm | Bepaalt de hoeveelheid informatie die in de openbare bibliotheek moet worden opgeslagen. Elke mutatie slaat daar kennis op en vraagt om informatie.
Grootte van de zwerm | Bepaalt het aantal mutaties dat aan het leerproces moet deelnemen. Elk mutatie vindt zijn eigen oplossingen en draagt bij aan de algemene kennis.
Stagnatielimiet | Als dit aantal mutaties oplossingen binnen een kort bereik heeft gevonden, wordt de iteratie gestopt en wordt de beste van deze waarden als optimaal gekozen.
Stagnatietolerantie | Bepaalt in welk bereik oplossingen als "vergelijkbaar" worden beschouwd.
ACR-vergelijker gebruiken | Als uitgeschakeld (standaard), wordt de BCH-vergelijker gebruikt. Het vergelijkt twee mutaties door eerst te kijken naar hun schendingen van de beperkingen en alleen als die gelijk zijn, meet het hun huidige oplossing. Als ingeschakeld, wordt de ACR-vergelijker gebruikt. Het vergelijkt twee mutaties die afhankelijk zijn van de huidige iteratie en meet hun goedheid met kennis over de slechtst bekende oplossingen van de bibliotheken (met betrekking tot hun schendingen van beperkingen).
Variabele grenzen raden | Indien ingeschakeld (standaard), probeert het algoritme variabele grenzen te vinden door naar de beginwaarden te kijken.
Drempelwaarde voor variabele grenzen | Bij het inschatten van variabele grenzen, specificeert deze drempel hoe de beginwaarden worden verschoven om de grenzen op te bouwen. Raadpleeg de handleiding in de Wiki voor een voorbeeld van hoe deze waarden worden berekend.

## LibreOffice Lineaire oplosser en CoinMP Lineaire oplosser

Instellingen | Beschrijving
--- | ---
Beschouw variabelen als integer | Markeer om te forceren dat variabelen alleen gehele getallen zijn.
Beschouw variabelen als niet-negatief | Markeer om variabelen alleen positief te laten zijn.
Ypsilon niveau | Ypsilon-niveau. Geldige waarden liggen tussen 0 (erg krap) en 3 (erg los). Ypsilon is de tolerantie voor het afronden van waarden op nul.
Beperk aftakkingen-en-verbonden diepte | Specificeert de maximale aftakkingen-en-verbonden diepte. Een positieve waarde betekent dat de diepte absoluut is. Een negatieve waarde betekent een relatieve aftakkingen-en-verbonden dieptelimiet.
Tijdlimiet voor oplossen | Stelt de maximale tijd in voor het algoritme om naar een oplossing te convergeren.

## LibreOffice Swarm niet-lineaire Solver (experimenteel)

Instellingen | Beschrijving
--- | ---
Beschouw variabelen als integer | Markeer om te forceren dat variabelen alleen gehele getallen zijn.
Beschouw variabelen als niet-negatief | Markeer om variabelen alleen positief te laten zijn.
Tijdlimiet voor oplossen | Stelt de maximale tijd in voor het algoritme om naar een oplossing te convergeren.
Swarm algoritme | Stel het swarm-algoritme in. 0 voor differentiële evolutie en 1 voor optimalisatie van deeltjeszwermen. De standaardwaarde is 0.

Verwante onderwerpen

Oplosser Opties

Oplosser

Wiki-pagina over niet-lineaire oplossers en hun algoritmen

lp_solve reference guide op sourceforge.net