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# Opciones de algoritmos para Solver

## Evolución diferencial y optimización del enjambre de partícula Algoritmo evolutivo

DEPS se compone de dos algoritmos independientes: Evolución diferencial y Optimización de cúmulo de partículas. Ambos son adecuados para resolver problemas numéricos tales como la optimización no lineal, y se complementan mutuamente en el sentido de que uno compensa las deficiencias del otro.

Configuración | Descripción
Tasa de cambio de agente | Especifica la probabilidad de que un individuo elija la estrategia de Evolución Diferencial.
Asumir variables como no negativas | Marque para forzar que las variables sean solo positivas.
DE:Probabilidad de cruce | Define la probabilidad de que el individuo se combine con el mejor punto global. Si no se utiliza el cruce, el punto se ensambla a partir de la propia memoria del individuo.
DE: factor de escala | Durante el cruce, el factor de escala decide la «velocidad» de movimiento.
Ciclos de aprendizaje | Define el número de iteraciones que debe tomar el algoritmo. En cada iteración, todos los individuos hacen una conjetura sobre la mejor solución y comparten sus conocimientos.
PS: constante cognitiva | Establece la importancia de la memoria propia (en particular, el punto mejor alcanzado hasta el momento).
PS: Coeficiente de constricción | Define la velocidad a la que las partículas/individuos se mueven unos hacia otros.
PS:Probabilidad de mutación | Define la probabilidad de que, en lugar de mover un componente de la partícula hacia el mejor punto, elija aleatoriamente un nuevo valor del rango válido para esa variable.
PS: Constante Social | Establece la importancia del mejor punto global entre todas las partículas/individuos.
Mostrar el estado del solucionador mejorado | SIactivadose muestra un cuadro de diálogo adicional durante el proceso de resolución que brinda información sobre el progreso actual, el nivel de estancamiento, la solución más conocida actualmente, así como la posibilidad de detener o reanudar el solucionador.
Tamaño de cúmulo | Define el número de personas que participarán en el proceso de aprendizaje. Cada individuo encuentra sus propias soluciones y contribuye al conocimiento general.
Límite de estancamiento | Si este número de individuos encontró soluciones dentro de un rango cercano, la iteración se detiene y el mejor de estos valores se elige como óptimo.
Tolerancia al estancamiento | Define el intervalo para considerar «similares» dos soluciones.

Usar el comparador ACR

SIdesativado(predeterminado), se utiliza el comparador BCH. Compara a dos personas observando primero sus violaciones de restricciones y solo si son iguales, mide su solución actual.

SIhabilitar,se utiliza el comparador ACR. Compara a dos personas que dependen de la iteración actual y mide su bondad con el conocimiento de las soluciones más conocidas de las bibliotecas (con respecto a sus violaciones de restricciones).

Utilizar el punto de inicio aleatorio | Cuando esté activado, la biblioteca simplemente se llena con puntos elegidos al azar. Si se desactiva, los valores presentes actualmente (tal como los proporciona el usuario) se insertan en la biblioteca como punto de referencia.
Suposición de límites variables | Si está habilitado (predeterminado), el algoritmo intenta encontrar límites de variables mirando los valores iniciales
Umbral de límites variables | Al estimar los límites de las variables, este umbral especifica cómo se desplazan los valores iniciales para construir los límites. Para ver un ejemplo de cómo se calculan estos valores, consulte el Manual en el wiki.

## Optimización Cognitiva Social algoritmo evolutivo

La optimización cognitiva social tiene en cuenta el comportamiento humano de aprender y compartir información. Cada individuo tiene acceso a una biblioteca común con conocimientos compartidos entre todos los individuos.

Configuración | Descripción
Asumir variables como no negativas | Marque para forzar que las variables sean solo positivas.
Ciclos de aprendizaje | Define el número de iteraciones que debe tomar el algoritmo. En cada iteración, todos los individuos hacen una conjetura sobre la mejor solución y comparten sus conocimientos.
Mostrar el estado del solucionador mejorado | SIactivadose muestra un cuadro de diálogo adicional durante el proceso de resolución que brinda información sobre el progreso actual, el nivel de estancamiento, la solución más conocida actualmente, así como la posibilidad de detener o reanudar el solucionador.
Tamaño de biblioteca | Define la cantidad de información a almacenar en la biblioteca pública. Cada individuo almacena conocimiento allí y pide información.
Tamaño de cúmulo | Define el número de personas que participarán en el proceso de aprendizaje. Cada individuo encuentra sus propias soluciones y contribuye al conocimiento general.
Límite de estancamiento | Si este número de individuos encontró soluciones dentro de un rango cercano, la iteración se detiene y el mejor de estos valores se elige como óptimo.
Tolerancia al estancamiento | Define el intervalo para considerar «similares» dos soluciones.

Usar el comparador ACR

SIdesativado(predeterminado), se utiliza el comparador BCH. Compara a dos personas observando primero sus violaciones de restricciones y solo si son iguales, mide su solución actual.

SIhabilitar,se utiliza el comparador ACR. Compara a dos personas que dependen de la iteración actual y mide su bondad con el conocimiento de las soluciones más conocidas de las bibliotecas (con respecto a sus violaciones de restricciones).

Suposición de límites variables | Si está habilitado (predeterminado), el algoritmo intenta encontrar límites de variables mirando los valores iniciales
Umbral de límites variables | Al estimar los límites de las variables, este umbral especifica cómo se desplazan los valores iniciales para construir los límites. Para ver un ejemplo de cómo se calculan estos valores, consulte el Manual en el wiki.

## Solver lineal de LibreOffice y Solver lineal CoinMP

Configuración | Descripción
Asumir variables como números enteros | Marque para forzar que las variables sean solo números enteros.
Asumir variables como no negativas | Marque para forzar que las variables sean solo positivas.
Nivel épsilon | Nivel Epsilon. Los valores válidos están en el rango de 0 (muy ajustado) a 3 (muy flexible). Epsilon es la tolerancia para redondear los valores a cero.
Limite la profundidad de ramificación y límite | Especifica la profundidad máxima de bifurcación y límite. Un valor positivo significa que la profundidad es absoluta. Un valor negativo significa un límite de profundidad relativo de rama y límite.
Límite de tiempo del Solver | Establece el tiempo máximo para que el algoritmo converja a una solución

## Solver no lineal de cúmulos de LibreOffice (experimental)

Configuración | Descripción
Asumir variables como números enteros | Marque para forzar que las variables sean solo números enteros.
Asumir variables como no negativas | Marque para forzar que las variables sean solo positivas.
Límite de tiempo del Solver | Establece el tiempo máximo para que el algoritmo converja a una solución
Algoritmo de cúmulo | Establezca el algoritmo de enjambre. 0 para evolución diferencial y 1 para optimización de enjambre de partículas. El valor predeterminado es 0.

Temas relacionados

Opciones de Solver

Solver

Página wiki sobre solucionadores no lineales y sus algoritmos

Guía de referencia de lp_resolver en sourceforge.net