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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
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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
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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
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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
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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