Solver Algorithms Options

Agent Switch Rate

Specifies the probability for an individual to choose the Differential Evolution strategy.

Asumir variábeis como non negativas

Marque para forzar a que as variábeis só sexan positivas

DE: Crossover Probability

Defines the probability of the individual being combined with the globally best point. If crossover is not used, the point is assembled from the own memory of the individual.

DE: Scaling Factor

During crossover, the scaling factor decides about the “speed” of movement.

Learning Cycles

Defines the number of iterations, the algorithm should take. In each iteration, all individuals make a guess on the best solution and share their knowledge.

PS: Constante cognitiva

Estabelece a importancia da propia memoria (en particular o mellor punto acadado na altura).

PS: Coeficiente de constrición

Define a velocidade á que partículas/individuos se aproximan ente si.

PS: Probabilidade de mutación

Define a probabilidade de que, ao contrario de moverse un compoñente da partícula cara ao mellor punto, escolla aleatoriamente un novo valor de entre o intervalo aceptábel para esa variábel.

PS: Constante social

Estabelece a importancia do mellor punto global entre partículas/individuos.

Mostrar estado detallado do solucionador

Se está activado aparece unha caixa de diálogo adicional durante o proceso de resolución que dará información sobre o progreso actual, o nivel de estancamento, a mellor solución coñecida, así como a posibilidade de deter ou retomar o solucionador.

Tamaño do enxame

Define o número de individuos que participan no proceso de aprendizaxe. Cada individuo atopa as súas propias solucións e contribúe ao coñecemento xeral.

Límite de estancamento

Se este número de individuos atopou solucións nun intervalo pechado, a iteración interrómpese e o mellor deses valores escóllese como óptimo.

Tolerancia ao estancamento

Define en que intervalo se consideran as solucións «similares».

Empregar comparador ACR

Se desactivado (predeterminado), usarase o comparador BCH. O BCH compara dous individuos mirando primeiro as violacións das súas restricións e se ambos son iguais, mide a súa solución actual.

Se está activado úsase o comparador ACR. O ACR compara dous individuos dependendo da iteración actual e da medida sobre a súa bondade respecto do coñecemento das peores solucións coñecidas da biblioteca (verbo das violacións de restricións).

Usar punto de inicio aleatorio

Se está activado, a biblioteca énchese simplemente con puntos escollidos aleatoriamente.

Se está desactivado, os valores actuais presentes (tal como fosen dados polo usuario) colócanse na biblioteca como punto de referencia.

Estimativas dos límites das variábeis

Cando está activo (predeterminado), o algoritmo tenta atopar os límites de variábel mirando os valores de inicio.

Límite dos límites das variábeis

Ao estimar os límites da variábel este limiar especifica como se modifican os valores de inicio para construír os límites. Para ter un exemplo do cálculo dos valores, vexa o Manual no Wiki.

Asumir variábeis como non negativas

Marque para forzar a que as variábeis só sexan positivas

Ciclos de aprendizaxe

Define o número de iteracións que o algoritmo debe utilizar. En cada iteración, todos os individuos suxiren a mellor solución e comparten os seus coñecementos.

Mostrar estado detallado do solucionador

Se está activado aparece unha caixa de diálogo adicional durante o proceso de resolución que dará información sobre o progreso actual, o nivel de estancamento, a mellor solución coñecida, así como a posibilidade de deter ou retomar o solucionador.

Tamaño da biblioteca

Define a cantidade de información que almacenar na biblioteca pública. Cada individuo almacena coñecemento alí e pide información.

Tamaño do enxame

Define o número de individuos que participan no proceso de aprendizaxe. Cada individuo atopa as súas propias solucións e contribúe ao coñecemento xeral.

Límite de estancamento

Se este número de individuos atopou solucións nun intervalo pechado, a iteración interrómpese e o mellor deses valores escóllese como óptimo.

Tolerancia ao estancamento

Define en que intervalo se consideran as solucións «similares».

Empregar comparador ACR

Estimativas dos límites das variábeis

Cando está activo (predeterminado), o algoritmo tenta atopar os límites de variábel mirando os valores de inicio.

Límite dos límites das variábeis

Ao estimar os límites da variábel este limiar especifica como se modifican os valores de inicio para construír os límites. Para ter un exemplo do cálculo dos valores, vexa o Manual no Wiki.

Asumir variábeis como enteiros

Marque para forzar a que as variábeis sexan só valores enteiros.

Asumir variábeis como non negativas

Marque para forzar a que as variábeis só sexan positivas

Nivel épsilon

Nivel épsilon. Os valores válidos están no intervalo 0 (moi apretado) a 3 (moi folgado). Épsilon é a tolerancia para arrendar valores a cero.

Limitar a profundidade do algoritmo ramificación e acotación

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.

Límite de tempo para o solucionador

Estabelece o tempo máximo para que o algoritmo converxa nunha solución.

Asumir variábeis como enteiros

Marque para forzar a que as variábeis sexan só valores enteiros.

Asumir variábeis como non negativas

Marque para forzar a que as variábeis só sexan positivas

Límite de tempo para o solucionador

Estabelece o tempo máximo para que o algoritmo converxa nunha solución.

Algoritmo do enxame

Defina o algoritmo do enxame. 0 para evolución diferencial e 1 para optimización de partículas do enxame. Por omisión é 0.