தேர்வுகள்

உள்ளடக்கங்கள்

# Solver Algorithms Options

## DEPS Evolutionary Algorithm

DEPS consists of two independent algorithms: Differential Evolution and Particle Swarm Optimization. Both are especially suited for numerical problems, such as nonlinear optimization, and are complementary to each other in that they even out each other’s shortcomings.

Setting | Description
--- | ---
ஏஜன்டு மாற்ற வீதம் | ஒரு நபர் மாஅறுபடும் பரிணாம உத்தியைத் தேர்வு செய்வதற்கான நிகழ்தகவைக் குறிப்பிடுகிறது.
Assume variables as non negative | Mark to force variables to be positive only.
DE: குறுக்குநிகழ்வு நிகழ்தகவு | 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: மறுஅளவு காரணி | குறுக்கு நிகழ்வின் போது, மறுஅளவு காரணியே நகர்வின் “வேகத்தை” முடிவு செய்கிறது.
கற்றல் சுழற்சிகள் | 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: புலனறிவு மாறி | Sets the importance of the own memory (in particular the best reached point so far).
PS: தொடர்சுருக்கக் குணகம் | Defines the speed at which the particles/individuals move towards each other.
PS: திடீர்மாற்ற நிகழ்தகவு | Defines the probability, that instead of moving a component of the particle towards the best point, it randomly chooses a new value from the valid range for that variable.
PS: சமூக மாறிலி | Sets the importance of the global best point between all particles/individuals.
Show Enhanced Solver Status | If enabled, an additional dialog is shown during the solving process which gives information about the current progress, the level of stagnation, the currently best known solution as well as the possibility, to stop or resume the solver.
Size of Swarm | Defines the number of individuals to participate in the learning process. Each individual finds its own solutions and contributes to the overall knowledge.
Stagnation Limit | If this number of individuals found solutions within a close range, the iteration is stopped and the best of these values is chosen as optimal.
Stagnation Tolerance | Defines in what range solutions are considered “similar”.
Use ACR Comparator | இதை முடக்கினால் (இயல்பமைப்பில் முடக்கப்பட்டே இருக்கும்), BCH ஒப்பீட்டுத் தொகுப்பானது பயன்படுத்தப்படும். அது இரு நபர்களின் கட்டுப்பாட்டு மீறல்களை முதலில் பார்க்கும், அதன் பிறகு அவை இரண்டும் சமமாக இருந்தால் மட்டுமே, அது அவர்களின் தற்போதைய தீர்வை அளவிடும். இதைச் செயல்படுத்தினால், ACR ஒப்பீட்டுத் தொகுப்பானது பயன்படுத்தப்படும். அதுஇரு நபர்களை தற்போதைய திரும்பப் பயன்படுத்தல்களின் அடிப்படையில் ஒப்பிட்டு (அவார்களின் கட்டுப்பாட்டு மீறல்கள் தொடர்பாக) தரவகத்தின் தெரிந்த மோசமான தீர்வைப் பற்றிய அறிவைக் கொண்டு அவர்களின் நன்னடத்தையை அளவிடும்.
சீரற்ற தொடக்கப்புள்ளியைப் பயன்படுத்து | இதைச் செயல்படுத்தினால், தரவகம் முழுவதும் சீரற்ற முறையில் தேர்வு செய்யப்பட்ட புள்ளிகளால் நிரப்பப்படும். இதை முடக்கினால், (பயனரால் வழங்கப்பட்டபடி) நடப்பு தற்போதைய மதிப்புகள் தரவகத்தில் குறிப்புப் புள்ளிகளாக செருகப்படுகின்றன.
Variable Bounds Guessing | If enabled (default), the algorithm tries to find variable bounds by looking at the starting values.
Variable Bounds Threshold | When guessing variable bounds, this threshold specifies, how the initial values are shifted to build the bounds. For an example how these values are calculated, please refer to the Manual in the Wiki.

## SCO Evolutionary Algorithm

Social Cognitive Optimization takes into account the human behavior of learning and sharing information. Each individual has access to a common library with knowledge shared between all individuals.

Setting | Description
--- | ---
Assume variables as non negative | Mark to force variables to be positive only.
கற்றல் சுழற்சிகள் | 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.
Show Enhanced Solver Status | If enabled, an additional dialog is shown during the solving process which gives information about the current progress, the level of stagnation, the currently best known solution as well as the possibility, to stop or resume the solver.
தரவகத்தின் அளவு | Defines the amount of information to store in the public library. Each individual stores knowledge there and asks for information.
Size of Swarm | Defines the number of individuals to participate in the learning process. Each individual finds its own solutions and contributes to the overall knowledge.
Stagnation Limit | If this number of individuals found solutions within a close range, the iteration is stopped and the best of these values is chosen as optimal.
Stagnation Tolerance | Defines in what range solutions are considered “similar”.
Use ACR Comparator | இதை முடக்கினால் (இயல்பமைப்பில் முடக்கப்பட்டே இருக்கும்), BCH ஒப்பீட்டுத் தொகுப்பானது பயன்படுத்தப்படும். அது இரு நபர்களின் கட்டுப்பாட்டு மீறல்களை முதலில் பார்க்கும், அதன் பிறகு அவை இரண்டும் சமமாக இருந்தால் மட்டுமே, அது அவர்களின் தற்போதைய தீர்வை அளவிடும். இதைச் செயல்படுத்தினால், ACR ஒப்பீட்டுத் தொகுப்பானது பயன்படுத்தப்படும். அதுஇரு நபர்களை தற்போதைய திரும்பப் பயன்படுத்தல்களின் அடிப்படையில் ஒப்பிட்டு (அவார்களின் கட்டுப்பாட்டு மீறல்கள் தொடர்பாக) தரவகத்தின் தெரிந்த மோசமான தீர்வைப் பற்றிய அறிவைக் கொண்டு அவர்களின் நன்னடத்தையை அளவிடும்.
Variable Bounds Guessing | If enabled (default), the algorithm tries to find variable bounds by looking at the starting values.
Variable Bounds Threshold | When guessing variable bounds, this threshold specifies, how the initial values are shifted to build the bounds. For an example how these values are calculated, please refer to the Manual in the Wiki.

## LibreOffice Linear Solver and CoinMP Linear solver

Setting | Description
--- | ---
Assume variables as integers | Mark to force variables to be integers only.
Assume variables as non negative | Mark to force variables to be positive only.
Epsilon level | Epsilon level. Valid values are in range 0 (very tight) to 3 (very loose). Epsilon is the tolerance for rounding values to zero.
கிளை மற்றும் பிணைப்பு ஆழத்தை வரம்பிடவும் | 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.
Solver time limit | Sets the maximum time for the algorithm to converge to a solution.

## LibreOffice Swarm Non-Linear Solver (Experimental)

Setting | Description
--- | ---
Assume variables as integers | Mark to force variables to be integers only.
Assume variables as non negative | Mark to force variables to be positive only.
Solver time limit | Sets the maximum time for the algorithm to converge to a solution.
Swarm algorithm | Set the swarm algorithm. 0 for differential evolution and 1 for particle swarm optimization. Default is 0.

தொடர்புடைய தலைப்புகள்

Solver Options

Solver

Wiki page on non-linear solvers and their algorithms

lp_solve reference guide in sourceforge.net