Sumário

# Opções dos algoritmos do solver

## Algoritmo evolucionário DEPS

O DEPS consiste em dois algoritmos independentes: Evolução Diferencial e Otimização por Enxame de Partículas. Ambos são especialmente adequados para problemas numéricos, como otimização não linear, e são complementares entre si, pois compensam as deficiências um do outro.

Configuração | Descrição
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Taxa de alternância do agente | Especifica a probabilidade de um indivíduo de escolher a estratégia de evolução diferencial.
Assumir variáveis como não negativas | Marque para forçar as variáveis a serem somente positivas.
DE: Probabilidade de cruzamento | Define a probabilidade do indivíduo ser combinado com o ótimo global. Se o cruzamento não é usado, o ponto é juntado da própria memória do indivíduo.
DE: Fator de escala | Durante o cruzamento, o fator de escala decide sobre a "velocidade" do movimento.
Ciclos de aprendizagem | Define o número de iterações que o algoritmo deve tomar. Em cada iteração, todos os indivíduos ensaiam um valor para a solução ótima e compartilham seu conhecimento.
PS: Constante cognitiva | Define a importância da própria memória (em particular o melhor ponto alcançado até o momento)
PS: Coeficiente de constrição | Define a velocidade a qual as partículas ou indivíduos convergem entre si.
PS: Probabilidade de mutação | Define a probabilidade, que em vez de mover um componente da partícula em direção ao ótimo, escolhe aleatoriamente um novo valor dentro do intervalo válido da variável.
PS: Constante social | Define a importância do ótimo global entre todas as partículas ou indivíduos.
Mostrar detalhes do solver | Quando ativado, uma caixa de diálogo adicional aparece durante o processo de resolução dando informações sobre o progresso, o nível de estagnação, o ótimo encontrado até o momento e a possibilidade de parar ou continuar a resolução.
Tamanho da colônia | Define o número de indivíduos que participam do processo de aprendizagem. Cada indivíduo encontra suas próprias soluções e contribui para o conhecimento geral.
Limite de estagnação | Se este número de indivíduos encontrar soluções dentro de um intervalo fechado, a interação é interrompida e o melhor dos valores é então escolhido como ótimo.
Tolerância de estagnação | Define em que intervalo as soluções são consideradas "similares".
Utilizar comparador ACR | Quando desativado (padrão), utiliza o comparador BCH. Compara dois indivíduos ao examinar violações das suas restrições e somente quando são iguais, mede a solução do momento. Quando ativado, utiliza o comparador ACR. Compara dois indivíduos dependentes na iteração atual e mede a qualidade com o conhecimento sobre a biblioteca das piores soluções conhecidas (em relação a suas violações das restrições).
Utilizar ponto inicial aleatório | Quando ativado, a biblioteca é preenchida com pontos aleatórios. Se desativado, Os valores presentes (dados pelo usuário) são inseridos na biblioteca como ponto de referência.
Estimativas dos limites das variáveis | Quando ativado (padrão) o algoritmo tenta encontrar os limites da variável olhando nos pontos iniciais.
Piso dos limites das variáveis | Ao estimar os limites da variável, este limiar especifica como o valores iniciais são deslocados para construir os limites. Para exemplos de como estes valores são calculados, consulte a wiki.

## Algoritmo evolucionário SCO

A otimização social cognitiva considera o comportamento humano da aprendizagem e compartilhamento de informação. Cada indivíduo tem acesso a uma biblioteca comum com conhecimento compartilhado entre os indivíduos.

Configuração | Descrição
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Assumir variáveis como não negativas | Marque para forçar as variáveis a serem somente positivas.
Ciclos de aprendizagem | Define o número de interações que o algoritmo deve tomar. A cada iteração, todos os indivíduos estimam a melhor solução e compartilham seu conhecimento.
Mostrar detalhes do solver | Quando ativado, uma caixa de diálogo adicional aparece durante o processo de resolução dando informações sobre o progresso, o nível de estagnação, o ótimo encontrado até o momento e a possibilidade de parar ou continuar a resolução.
Tamanho da biblioteca | Define a quantidade de informação a armazenar na biblioteca pública. Cada indivíduo armazena conhecimento ali e pede informações.
Tamanho da colônia | Define o número de indivíduos que participam do processo de aprendizagem. Cada indivíduo encontra suas próprias soluções e contribui para o conhecimento geral.
Limite de estagnação | Se este número de indivíduos encontrar soluções dentro de um intervalo fechado, a interação é interrompida e o melhor dos valores é então escolhido como ótimo.
Tolerância de estagnação | Define em que intervalo as soluções são consideradas "similares".
Utilizar comparador ACR | Quando desativado (padrão), utiliza o comparador BCH. Compara dois indivíduos ao examinar violações das suas restrições e somente quando são iguais, mede a solução do momento. Quando ativado, utiliza o comparador ACR. Compara dois indivíduos dependentes na iteração atual e mede a qualidade com o conhecimento sobre a biblioteca das piores soluções conhecidas (em relação a suas violações das restrições).
Estimativas dos limites das variáveis | Quando ativado (padrão) o algoritmo tenta encontrar os limites da variável olhando nos pontos iniciais.
Piso dos limites das variáveis | Ao estimar os limites da variável, este limiar especifica como o valores iniciais são deslocados para construir os limites. Para exemplos de como estes valores são calculados, consulte a wiki.

## Solver linear do LibreOffice e solver linear CoinMP

Configuração | Descrição
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Assumir variáveis como inteiros | Marque para forçar as variáveis a assumirem somente valores inteiros.
Assumir variáveis como não negativas | Marque para forçar as variáveis a serem somente positivas.
Gerar relatório de sensibilidade | Generates a sensitivity report in a new sheet called "Model_Sensitivity". This option has no effect with the CoinMP Linear solver.
Nível Epsilon | Valores válidos entre 0 (muito apertado) e 3 (muito folgado). Epsilon é a tolerância para arredondar valores a zero.
Limitar profundidade do branch-and-bound | Especifica a profundidade máxima do branch-and-bound. Um valor positivo significa que a profundidade é absoluta. Um valor negativo significa que o limite da profundidade é relativo.
Limite de tempo da resolução | Define o tempo máximo para o algoritmo convergir para uma solução.

## Solver não linear de colônia do LibreOffice (Experimental)

Configuração | Descrição
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Assumir variáveis como inteiros | Marque para forçar as variáveis a assumirem somente valores inteiros.
Assumir variáveis como não negativas | Marque para forçar as variáveis a serem somente positivas.
Limite de tempo da resolução | Define o tempo máximo para o algoritmo convergir para uma solução.
Algoritmo de colônia | Define o algoritmo de colônia. 0 para evolução diferencial e 1 para otimização de partículas da colônia. O padrão é 0.

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Solver

Página wiki sobre solvers não lineares e seus algoritmos

Guia de referência do lp_solve em sourceforge.net

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