Параметры алгоритмов решателя

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.

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

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.

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.

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.

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.