Aide LibreOfficeDev 25.8
Le DEPS se compose de deux algorithmes indépendants : l'évolution différentielle et l'optimisation de l'essaim de particules. Les deux sont particulièrement adaptés aux problèmes numériques, tels que l'optimisation non linéaire, et sont complémentaires en ce sens qu'ils compensent les lacunes de l'autre.
L'optimisation cognitive sociale prend en compte le comportement humain d'apprentissage et de partage d'informations. Chaque individu a accès à une bibliothèque commune avec des connaissances partagées entre tous les individus.
| Paramètre | Description | 
|---|---|
| Supposer les variables comme non négatives | Marquer pour forcer les variables à être uniquement positives. | 
| Cycles d'apprentissage | Définit le nombre d'itérations que l'algorithme doit prendre. Dans chaque itération, tous les individus font une suggestion de la meilleure solution et partagent leur savoir. | 
| Afficher les statuts du solveur étendu | Si activé, une boîte de dialogue supplémentaire est affichée pendant le processus de résolution, qui donne des informations à propos des progrès en cours, le niveau de stagnation, la meilleure solution connue actuelle ainsi que la possibilité d'arrêter ou de reprendre le solveur. | 
| Taille de la bibliothèque | Définit la somme d'information à stocker dans la bibliothèque publique. Chaque individu stocke le savoir ici et demande des informations. | 
| Taille de l'essaim | Définit le nombre d'individus participant au cycle d'apprentissage. Chaque individu trouve ses propres solutions et contribue au savoir général. | 
| Limite de stagnation | Si ce nombre d'individus a trouvé des solutions dans une plage fermée, l'itération est arrêtée et la meilleure de ces valeurs est choisie comme optimale. | 
| Tolérance de stagnation | Définit dans quelle plage les solutions sont considérées comme "similaires" | 
| Utiliser le comparateur ACR | |
| Estimer les limites de la variable | Si activé (par défaut), l'algorithme essaie de trouver les limites de la variable en regardant les valeurs de départ. | 
| Seuil des limites de la variable | Lors de la supposition des limites de variable, ce seuil spécifie comment les valeurs initiales sont modifiées pour construire les limites. Pour un exemple sur la façon dont ces valeurs sont calculées, veuillez vous référer au manuel sur le Wiki. | 
| Paramètre | Description | 
|---|---|
| Supposer les variables comme entiers | Cocher pour forcer les variables à être uniquement des entiers. | 
| Supposer les variables comme non négatives | Marquer pour forcer les variables à être uniquement positives. | 
| Limite de temps du solveur | Définit le temps maximum pour que l'algorithme converge vers une solution. | 
| Algorithme Swarm | Définir l'algorithme Swarm. 0 pour une évolution différentielle et 1 pour l'optimisation des essaims de particules. Par défaut, réglé sur 0. |