DEPS bi algoritmo independenterekin dago osatuta: Differential Evolution eta Particle Swarm Optimization. Biak dira egokiak zenbakizko problemak ebazteko, adibidez optimizazio ez linealetarako, eta osagarriak dira, batek dituen ahuluneak orekatzen baititu besteak.
|
Ezarpena
|
Deskribapena
|
|
Agentearen aldaketa-tasa
|
Banako batek eboluzio diferentzialaren estrategia aukeratzeko probabilitatea zehazten du.
|
|
Onartu aldagaiak ez negatibo gisa
|
Markatu hau aldagaiak balio positibokoak soilik izan daitezen.
|
|
DE: Gurutzatze-probabilitatea
|
Banakoak puntu globalik onenarekin konbinatuak izateko probabilitatea definitzen du. Gurutzatzea ez bada erabiltzen, puntua banakoaren memoria propiotik eratzen da.
|
|
DE: Eskalatze-faktorea
|
Gurutzatzean zehar, eskala-faktoreak mugimenduaren “abiadura” erabakitzen du.
|
|
Ikasketa-zikloak
|
Algoritmoak gauzatu beharko lukeen iterazio kopurua definitzen du. Iterazio bakoitzean, banako guztiek konponbide onenaren igarpen bat egiten dute eta beren ezagutza partekatzen dute.
|
|
PS: Konstante kognitiboa
|
Norberaren memoriaren garrantzia ezartzen du (bereziki, momenturaino erdietsitako punturik onena).
|
|
PS: Hertsatze-koefizientea
|
Partikulak/banakoak elkarrengana zein abiaduratan mugitzen diren definitzen du.
|
|
PS: Mutazio-probabilitatea
|
Partikularen osagai bat punturik onenera mugitu ordez, ausaz aldagaiaren baliozko barrutiko beste balio bat aukeratzeko probabilitatea definitzen du.
|
|
PS: Konstante soziala
|
Partikula/banako guztien arteko puntu globalik onenaren garrantzia ezartzen du.
|
|
Erakutsi ebazle egoera hobetua
|
Gaituta badago, elkarrizketa-koadro gehigarri bat erakutsiko da ebazte-prozesuan zehar, uneko aurrerapenari, geldialdi-mailari eta unean ezagutzen den konponbiderik onenari buruzko informazioa ematen duena eta ebazlea gelditzeko edo berrabiarazteko aukera ematen duena.
|
|
Multzoaren tamaina
|
Ikasketa-prozesuan parte hartzen duen banako kopurua definitzen du. Banako bakoitzak bere konponbideak aurkitzen ditu eta ezagutza orokorra handitzen du.
|
|
Geldialdi-muga
|
Banako kopuru honek konponbideak aurkitzen baditu barruti itxi batean, iterazioa gelditu egingo da eta balio horietako onena aukeratuko da optimo gisa.
|
|
Geldialdi-tolerantzia
|
Konponbideak "berdinak" direla zein barrutitan kontsideratzen duen definitzen du.
|
|
Erabili ACR konparatzailea
|
Desgaituta (lehenetsia) badago, BCH konparatzailea erabiliko da. Bi banako konparatzen ditu haien murriztapen-hausteak begiratuta, eta horiek berdinak badira soilik, haien uneko konponbideak neurtuko ditu.
Gaituta badago, ACR konparatzailea erabiliko da. Bi banako konparatzen ditu uneko iterazioaren arabera eta haien onura neurtzen du liburutegiaren konponbide ezagun okerrenaren ezagutzarekin (murriztapen-haustearekiko).
|
|
Erabili ausazko hasiera-puntua
|
Gaituta badago, liburutegia ausaz aukeratutako puntuez beteko da.
Desgaituta badago, unean dauden balioak (erabiltzaileak eman dituen moduan) erreferentzia-puntu gisa txertatuko dira liburutegian.
|
|
Muga aldakorren proposamena
|
Gaituta badago (lehenetsia), algoritmoa muga aldakorrak aurkitzen saiatuko da hasierako balioei begiratuta.
|
|
Muga aldakorren atalasea
|
Muga aldakorrak proposatzean, atalase honek zehazten du hasierako balioak nola desplazatuko diren mugak eraikitzeko.
|
Optimizazio sozial kognitiboak gizakiak informazioa ikasteko eta partekatzeko duen portaera hartzen du kontuan. Banako bakoitzak banako guztiek partekatzen duten ezagutza duen liburutegi komun batera sartu daiteke.
|
Ezarpena
|
Deskribapena
|
|
Onartu aldagaiak ez negatibo gisa
|
Markatu hau aldagaiak balio positibokoak soilik izan daitezen.
|
|
Ikasketa-zikloak
|
Algoritmoak egin beharko lukeen iterazio kopurua definitzen du. Iterazio bakoitzean banako bakoitzak konponbide onenaren igarpena egingo du eta bere ezagutza partekatuko du.
|
|
Erakutsi ebazle egoera hobetua
|
Gaituta badago, elkarrizketa-koadro gehigarri bat erakutsiko da ebazte-prozesuan zehar, uneko aurrerapenari, geldialdi-mailari eta unean ezagutzen den konponbiderik onenari buruzko informazioa ematen duena eta ebazlea gelditzeko edo berrabiarazteko aukera ematen duena.
|
|
Liburutegiaren tamaina
|
Liburutegi publikoan biltegiratuko den informazio kantitatea definitzen du. Banakako bakoitzak ezagutza biltegiratzen du liburutegian eta informazioa eskatzen dio liburutegiari.
|
|
Multzoaren tamaina
|
Ikasketa-prozesuan parte hartzen duen banako kopurua definitzen du. Banako bakoitzak bere konponbideak aurkitzen ditu eta ezagutza orokorra handitzen du.
|
|
Geldialdi-muga
|
Banako kopuru honek konponbideak aurkitzen baditu barruti itxi batean, iterazioa gelditu egingo da eta balio horietako onena aukeratuko da optimo gisa.
|
|
Geldialdi-tolerantzia
|
Konponbideak "berdinak" direla zein barrutitan kontsideratzen duen definitzen du.
|
|
Erabili ACR konparatzailea
|
Desgaituta (lehenetsia) badago, BCH konparatzailea erabiliko da. Bi banako konparatzen ditu haien murriztapen-hausteak begiratuta, eta horiek berdinak badira soilik, haien uneko konponbideak neurtuko ditu.
Gaituta badago, ACR konparatzailea erabiliko da. Bi banako konparatzen ditu uneko iterazioaren arabera eta haien onura neurtzen du liburutegiaren konponbide ezagun okerrenaren ezagutzarekin (murriztapen-haustearekiko).
|
|
Muga aldakorren proposamena
|
Gaituta badago (lehenetsia), algoritmoa muga aldakorrak aurkitzen saiatuko da hasierako balioei begiratuta.
|
|
Muga aldakorren atalasea
|
Muga aldakorrak proposatzean, atalase honek zehazten du hasierako balioak nola desplazatuko diren mugak eraikitzeko.
|
|
Ezarpena
|
Deskribapena
|
|
Onartu aldagaiak osoko gisa
|
Markatu hau aldagaiak osoko zenbakiak soilik izan daitezen.
|
|
Onartu aldagaiak ez negatibo gisa
|
Markatu hau aldagaiak balio positibokoak soilik izan daitezen.
|
|
Epsilon maila
|
Epsilon maila. Baliozko balioa 0 (oso estua) eta 3 (oso lasaia) arteko barrutian daude. Epsilon balioak zerora biribiltzeko tolerantzia da.
|
|
Mugatu adarkatzearen eta inausketaren sakonera
|
Adarkatzearen eta inausketaren gehieneko sakonera zehazten du. Balio positibo batek esan nahi du sakonera absolutua dela. Balio negatibo batek adarkatzearen eta inausketaren sakonera-muga erlatibo bat ezarriko du.
|
|
Ebazlearen denbora-muga
|
Algoritmoa ebazpen batera iristeko gehieneko denbora ezartzen du.
|