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# Opzioni degli algoritmi del risolutore

## Algoritmo evolutivo DEPS

DEPS è formato da due algoritmi indipendenti: Differential Evolution (Evoluzione differenziale) e Particle Swarm Optimization (Ottimizzazione dello sciame di particelle). Sono tutte e due studiati per i problemi numerici, tra cui l'ottimizzazione non lineare, e sono complementari uno all'altro in quanto uno elimina le carenze dell'altro.

Impostazioni | Descrizione
Probabilità di cambio agente | Specifica la probabilità che un individuo scelga la strategia DE (Evoluzione Differenziale).
Considera le variabili come numeri non negativi | L'opzione forza come variabili solo numeri positivi.
DE: Probabilità di incrocio | Definisce la probabilità che l'individuo sia combinato con il punto migliore trovato su scala globale. Se non si usa l'incrocio, il punto è determinato in base alla memoria dell'individuo.
DE: Fattore di scala | Durante l'incrocio, il fattore di scala determina la "velocità" di movimento.
Cicli di apprendimento | Definisce il numero di iterazioni che l'algoritmo dovrebbe eseguire. In ciascuna iterazione tutti gli individui cercano di indovinare la soluzione migliore e condividono le loro conoscenze.
PS: Costante cognitiva | Imposta l'importanza della memoria individuale (in particolare il miglior punto raggiunto finora).
PS: Coefficiente di avvicinamento | Definisce la velocità a cui le particelle/individui viaggiano uno verso l'altro.
PS: Probabilità di mutazione | Definisce la probabilità che, invece di spostare un componente della particella verso il punto migliore, venga scelto un nuovo valore casuale compreso nell'intervallo valido di quella variabile.
PS: Costante sociale | Imposta l'importanza del miglior punto globale tra tutte le particelle/individui.
Mostra stato esteso del risolutore | Se attivato, durante la procedura di risoluzione viene mostrata un'altra finestra di dialogo con informazioni sullo stato corrente, il livello di stagnazione, la soluzione migliore al momento attuale e la possibilità di fermare o riprendere il calcolo.
Dimensione dello sciame | Definisce il numero di individui che partecipano al processo di apprendimento. Ogni individuo trova le proprie soluzioni e contribuisce alla conoscenza complessiva.
Limite di stagnazione | Se questo numero di individui ha trovato soluzioni tra loro vicine, l'iterazione si ferma e il migliore di questi valori è scelto come valore ottimale.
Tolleranza di stagnazione | Definisce l'intervallo per considerare "simili" due soluzioni.

Usa metodo di confronto ACR

Se disattivato (impostazione predefinita), viene usato il metodo di confronto BCH. Confronta due individui analizzando prima quali vincoli violano e, solo quando questi vincoli sono i medesimi, misura la loro soluzione corrente.

Se attivato, viene usato il metodo di confronto ACR. Confronta due individui in funzione dell'iterazione corrente e misura la bontà delle loro soluzioni sfruttando la conoscenza delle peggiori soluzioni note (secondo le violazioni dei vincoli).

Usa punto di partenza casuale | Se attivato, la libreria parte semplicemente con punti presi a caso. Se disattivato, la libreria parte prendendo come riferimento i valori attuali (forniti dall'utente).
Stima dei limiti delle variabili | Se attivata (impostazione predefinita), l'algoritmo cerca di indovinare i limiti delle variabili guardando i loro valori iniziali.
Soglia dei limiti delle variabili | Quando si cerca di indovinare i limiti delle variabili, questa soglia specifica come i valori iniziali vengono spostati per costruire i limiti. Per un esempio, consulta il manuale nel Wiki.

## Algoritmo evolutivo SCO

Social Cognitive Optimization (Ottimizzazione cognitiva sociale) prende in considerazione il comportamento umano di apprendimento e condivisione delle informazioni. Ogni individuo ha accesso a una biblioteca comune la cui conoscenza è condivisa tra tutti gli individui.

Impostazioni | Descrizione
Considera le variabili come numeri non negativi | L'opzione forza come variabili solo numeri positivi.
Cicli di apprendimento | Definisce il numero di iterazioni che l'algoritmo dovrebbe eseguire. In ciascuna iterazione tutti gli individui cercano di indovinare la soluzione migliore e condividono le loro conoscenze.
Mostra stato esteso del risolutore | Se attivato, durante la procedura di risoluzione viene mostrata un'altra finestra di dialogo con informazioni sullo stato corrente, il livello di stagnazione, la soluzione migliore al momento attuale e la possibilità di fermare o riprendere il calcolo.
Dimensione della libreria | Definisce la quantità di informazioni da archiviare nella libreria pubblica, utilizzata da ciascun individuo per memorizzare e recuperare informazioni.
Dimensione dello sciame | Definisce il numero di individui che partecipano al processo di apprendimento. Ogni individuo trova le proprie soluzioni e contribuisce alla conoscenza complessiva.
Limite di stagnazione | Se questo numero di individui ha trovato soluzioni tra loro vicine, l'iterazione si ferma e il migliore di questi valori è scelto come valore ottimale.
Tolleranza di stagnazione | Definisce l'intervallo per considerare "simili" due soluzioni.

Usa metodo di confronto ACR

Se disattivato (impostazione predefinita), viene usato il metodo di confronto BCH. Confronta due individui analizzando prima quali vincoli violano e, solo quando questi vincoli sono i medesimi, misura la loro soluzione corrente.

Se attivato, viene usato il metodo di confronto ACR. Confronta due individui in funzione dell'iterazione corrente e misura la bontà delle loro soluzioni sfruttando la conoscenza delle peggiori soluzioni note (secondo le violazioni dei vincoli).

Stima dei limiti delle variabili | Se attivata (impostazione predefinita), l'algoritmo cerca di indovinare i limiti delle variabili guardando i loro valori iniziali.
Soglia dei limiti delle variabili | Quando si cerca di indovinare i limiti delle variabili, questa soglia specifica come i valori iniziali vengono spostati per costruire i limiti. Per un esempio, consulta il manuale nel Wiki.

## Risolutore lineare di LibreOffice e risolutore lineare CoinMP

Impostazioni | Descrizione
Considera le variabili come numeri interi | L'opzione forza come variabili solo numeri interi.
Considera le variabili come numeri non negativi | L'opzione forza come variabili solo numeri positivi.
Livello epsilon | Livello epsilon. I valori validi sono compresi nell'intervallo tra 0 (molto stretto) a 3 (molto largo). Epsilon è la tolleranza per l'arrotondamento dei valori a zero.
Limita profondità branch-and-bound | Specifica la profondità massima del branch-and-bound. Un valore positivo indica che la profondità è assoluta. Un valore negativo indica un limite di profondità branch-and-bound relativa.
Tempo massimo per la risoluzione | Imposta all'algoritmo il tempo massimo di risoluzione della soluzione.

## Risolutore non lineare a sciame LibreOffice (sperimentale)

Impostazioni | Descrizione
Considera le variabili come numeri interi | L'opzione forza come variabili solo numeri interi.
Considera le variabili come numeri non negativi | L'opzione forza come variabili solo numeri positivi.
Tempo massimo per la risoluzione | Imposta all'algoritmo il tempo massimo di risoluzione della soluzione.
Algoritmo a sciame | Impostate l'algoritmo a sciame. 0 per l'evoluzione differenziale e 1 per l'ottimizzazione dello sciame di particelle. Il valore predefinito è 0.

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Guida di riferimento lp_solve in sourceforge.net