ຕົວເລືອກອັນກໍຣິທຶມຕົວແກ້ໄຂ

ອັນກໍຣິທຶມວິວັດທະນາການ DEPS

DEPS ປະກອບດ້ວຍສອງອັນກໍຣິທຶມທີ່ເປັນອິດສະຫຼະຕໍ່ກັນ: Differential Evolution ແລະ Particle Swarm Optimization. ທັງສອງແມ່ນເໝາະສົມເປັນພິເສດສຳລັບບັນຫາທາງຕົວເລກ, ເຊັ່ນການປັບຄ່າໃຫ້ເໝາະສົມທີ່ສຸດແບບບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່, ແລະ ເປັນສ່ວນເສີມເຊິ່ງກັນ ແລະ ກັນ ເພື່ອລົບລ້າງຈຸດອ່ອນຂອງກັນ ແລະ ກັນ.

ການຕັ້ງຄ່າ	ຄຳອະທິບາຍ
ອັດຕາການສະຫຼັບຕົວແທນ	ກຳນົດຄວາມໜ້າຈະເປັນສຳລັບແຕ່ລະບຸກຄົນທີ່ຈະເລືອກຍຸດທະສາດ Differential Evolution.
ຖືວ່າຕົວປ່ຽນບໍ່ແມ່ນຄ່າລົບ	ໝາຍເພື່ອບັງຄັບໃຫ້ຕົວປ່ຽນເປັນຄ່າບວກເທົ່ານັ້ນ.
DE: ຄວາມໜ້າຈະເປັນຂອງ Crossover	ກຳນົດຄວາມໜ້າຈະເປັນຂອງແຕ່ລະບຸກຄົນທີ່ຈະຖືກລວມເຂົ້າກັບຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດໃນລະດັບໂລກ. ຫາກບໍ່ໄດ້ໃຊ້ crossover, ຈຸດຈະຖືກປະກອບຈາກຄວາມຊົງຈຳຂອງບຸກຄົນນັ້ນເອງ.
DE: ຕົວຄູນປັບຂະໜາດ	ໃນລະຫວ່າງ crossover, ຕົວຄູນປັບຂະໜາດຈະເປັນຕົວຕັດສິນກ່ຽວກັບ "ຄວາມໄວ" ຂອງການເຄື່ອນທີ່.
ຮອບວຽນການຮຽນຮູ້	ກຳນົດຈຳນວນຮອບການເຮັດວຽກ (iterations) ທີ່ອັນກໍຣິທຶມຄວນໃຊ້. ໃນແຕ່ລະຮອບ, ທຸກບຸກຄົນຈະຄາດເດົາວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດ ແລະ ແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ຂອງເຂົາເຈົ້າ.
PS: ຄ່າຄົງທີ່ການຮັບຮູ້	ຕັ້ງຄ່າຄວາມສຳຄັນຂອງຄວາມຊົງຈຳຂອງຕົນເອງ (ໂດຍສະເພາະຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ບັນລຸໄດ້ມາຮອດປັດຈຸບັນ).
PS: ສຳປະສິດການບີບຮັດ	ກຳນົດຄວາມໄວທີ່ອະນຸພາກ/ບຸກຄົນເຄື່ອນທີ່ເຂົ້າຫາກັນ.
PS: ຄວາມໜ້າຈະເປັນຂອງການກາຍພັນ	ກຳນົດຄວາມໜ້າຈະເປັນທີ່ແທນທີ່ຈະເຄື່ອນທີ່ອົງປະກອບຂອງອະນຸພາກໄປຫາຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດ, ມັນຈະສຸ່ມເລືອກຄ່າໃໝ່ຈາກຊ່ວງທີ່ຖືກຕ້ອງສຳລັບຕົວປ່ຽນນັ້ນ.
PS: ຄ່າຄົງທີ່ທາງສັງຄົມ	ຕັ້ງຄ່າຄວາມສຳຄັນຂອງຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດໃນລະດັບໂລກລະຫວ່າງອະນຸພາກ/ບຸກຄົນທັງໝົດ.
ສະແດງສະຖານະຕົວແກ້ໄຂແບບປັບປຸງ	ຫາກ ເປີດໃຊ້ງານ, ກ່ອງໂຕ້ຕອບເພີ່ມເຕີມຈະຖືກສະແດງໃນລະຫວ່າງຂະບວນການແກ້ໄຂ ເຊິ່ງຈະໃຫ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄວາມຄືບໜ້າປັດຈຸບັນ, ລະດັບການຢຸດສະງັກ, ວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຮູ້ໃນປັດຈຸບັນ ລວມທັງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຢຸດ ຫຼື ເລີ່ມຕົວແກ້ໄຂໃໝ່.
ຂະໜາດຂອງ Swarm	ກຳນົດຈຳນວນບຸກຄົນທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມໃນຂະບວນການຮຽນຮູ້. ແຕ່ລະບຸກຄົນຈະຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂຂອງຕົນເອງ ແລະ ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຄວາມຮູ້ລວມ.
ຂີດຈຳກັດການຢຸດສະງັກ	ຫາກຈຳນວນບຸກຄົນນີ້ພົບວິທີແກ້ໄຂພາຍໃນຊ່ວງທີ່ໃກ້ຄຽງກັນ, ການເຮັດວຽກຈະຖືກຢຸດ ແລະ ຄ່າທີ່ດີທີ່ສຸດໃນນັ້ນຈະຖືກເລືອກເປັນຄ່າທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ.
ຄວາມຄາດເຄື່ອນການຢຸດສະງັກ	ກຳນົດວ່າວິທີແກ້ໄຂໃນຊ່ວງໃດທີ່ຖືວ່າ "ຄ້າຍຄືກັນ".
ໃຊ້ຕົວປຽບທຽບ ACR	ຫາກ ປິດໃຊ້ງານ (ເລີ່ມຕົ້ນ), ຈະໃຊ້ຕົວປຽບທຽບ BCH. ມັນຈະປຽບທຽບບຸກຄົນສອງຄົນໂດຍການເບິ່ງການລະເມີດຂໍ້ຈຳກັດຂອງພວກເຂົາກ່ອນ ແລະ ຫາກການລະເມີດນັ້ນເທົ່າກັນ, ມັນຈຶ່ງຈະວັດແທກວິທີແກ້ໄຂປັດຈຸບັນຂອງພວກເຂົາ. ຫາກ ເປີດໃຊ້ງານ, ຈະໃຊ້ຕົວປຽບທຽບ ACR. ມັນຈະປຽບທຽບບຸກຄົນສອງຄົນໂດຍຂຶ້ນກັບຮອບການເຮັດວຽກປັດຈຸບັນ ແລະ ວັດແທກຄວາມດີຂອງພວກເຂົາດ້ວຍຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບວິທີແກ້ໄຂທີ່ແຍ່ທີ່ສຸດທີ່ຮູ້ໃນຄັງຂໍ້ມູນ (ໂດຍພິຈາລະນາຈາກການລະເມີດຂໍ້ຈຳກັດຂອງພວກເຂົາ).
ໃຊ້ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນແບບສຸ່ມ	ຫາກ ເປີດໃຊ້ງານ, ຄັງຂໍ້ມູນຈະຖືກຕື່ມດ້ວຍຈຸດທີ່ເລືອກແບບສຸ່ມ. ຫາກ ປິດໃຊ້ງານ, ຄ່າທີ່ມີຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ (ຕາມທີ່ຜູ້ໃຊ້ກຳນົດ) ຈະຖືກແຊກໃນຄັງຂໍ້ມູນເປັນຈຸດອ້າງອີງ.
ການຄາດເດົາຂອບເຂດຕົວປ່ຽນ	ຫາກເປີດໃຊ້ງານ (ເລີ່ມຕົ້ນ), ອັນກໍຣິທຶມຈະພະຍາຍາມຊອກຫາຂອບເຂດຕົວປ່ຽນໂດຍການເບິ່ງຈາກຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ.
ເກນຂອບເຂດຕົວປ່ຽນ	ເມື່ອຄາດເດົາຂອບເຂດຕົວປ່ຽນ, ເກນນີ້ຈະລະບຸວ່າຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຈະຖືກຍ້າຍແນວໃດເພື່ອສ້າງຂອບເຂດ. ສຳລັບຕົວຢ່າງວິທີການຄິດໄລ່ຄ່າເຫຼົ່ານີ້, ກະລຸນາເບິ່ງຄູ່ມືໃນ Wiki.

ອັນກໍຣິທຶມວິວັດທະນາການ SCO

Social Cognitive Optimization ພິຈາລະນາພຶດຕິກຳຂອງມະນຸດໃນການຮຽນຮູ້ ແລະ ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ. ແຕ່ລະບຸກຄົນສາມາດເຂົ້າເຖິງຄັງຂໍ້ມູນສ່ວນກາງທີ່ມີການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ລະຫວ່າງບຸກຄົນທັງໝົດ.

ການຕັ້ງຄ່າ	ຄຳອະທິບາຍ
ຖືວ່າຕົວປ່ຽນບໍ່ແມ່ນຄ່າລົບ	ໝາຍເພື່ອບັງຄັບໃຫ້ຕົວປ່ຽນເປັນຄ່າບວກເທົ່ານັ້ນ.
ຮອບວຽນການຮຽນຮູ້	ກຳນົດຈຳນວນຮອບການເຮັດວຽກ (iterations) ທີ່ອັນກໍຣິທຶມຄວນໃຊ້. ໃນແຕ່ລະຮອບ, ທຸກບຸກຄົນຈະຄາດເດົາວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດ ແລະ ແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ສະແດງສະຖານະຕົວແກ້ໄຂແບບປັບປຸງ	ຫາກ ເປີດໃຊ້ງານ, ກ່ອງໂຕ້ຕອບເພີ່ມເຕີມຈະຖືກສະແດງໃນລະຫວ່າງຂະບວນການແກ້ໄຂ ເຊິ່ງຈະໃຫ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄວາມຄືບໜ້າປັດຈຸບັນ, ລະດັບການຢຸດສະງັກ, ວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຮູ້ໃນປັດຈຸບັນ ລວມທັງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຢຸດ ຫຼື ເລີ່ມຕົວແກ້ໄຂໃໝ່.
ຂະໜາດຂອງຄັງຂໍ້ມູນ	ກຳນົດຈຳນວນຂໍ້ມູນທີ່ຈະເກັບໄວ້ໃນຄັງຂໍ້ມູນສາທາລະນະ. ແຕ່ລະບຸກຄົນຈະເກັບຄວາມຮູ້ໄວ້ທີ່ນັ້ນ ແລະ ຖາມຫາຂໍ້ມູນ.
ຂະໜາດຂອງ Swarm	ກຳນົດຈຳນວນບຸກຄົນທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມໃນຂະບວນການຮຽນຮູ້. ແຕ່ລະບຸກຄົນຈະຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂຂອງຕົນເອງ ແລະ ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຄວາມຮູ້ລວມ.
ຂີດຈຳກັດການຢຸດສະງັກ	ຫາກຈຳນວນບຸກຄົນນີ້ພົບວິທີແກ້ໄຂພາຍໃນຊ່ວງທີ່ໃກ້ຄຽງກັນ, ການເຮັດວຽກຈະຖືກຢຸດ ແລະ ຄ່າທີ່ດີທີ່ສຸດໃນນັ້ນຈະຖືກເລືອກເປັນຄ່າທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ.
ຄວາມຄາດເຄື່ອນການຢຸດສະງັກ	ກຳນົດວ່າວິທີແກ້ໄຂໃນຊ່ວງໃດທີ່ຖືວ່າ "ຄ້າຍຄືກັນ".
ໃຊ້ຕົວປຽບທຽບ ACR	ຫາກ ປິດໃຊ້ງານ (ເລີ່ມຕົ້ນ), ຈະໃຊ້ຕົວປຽບທຽບ BCH. ມັນຈະປຽບທຽບບຸກຄົນສອງຄົນໂດຍການເບິ່ງການລະເມີດຂໍ້ຈຳກັດຂອງພວກເຂົາກ່ອນ ແລະ ຫາກການລະເມີດນັ້ນເທົ່າກັນ, ມັນຈຶ່ງຈະວັດແທກວິທີແກ້ໄຂປັດຈຸບັນຂອງພວກເຂົາ. ຫາກ ເປີດໃຊ້ງານ, ຈະໃຊ້ຕົວປຽບທຽບ ACR. ມັນຈະປຽບທຽບບຸກຄົນສອງຄົນໂດຍຂຶ້ນກັບຮອບການເຮັດວຽກປັດຈຸບັນ ແລະ ວັດແທກຄວາມດີຂອງພວກເຂົາດ້ວຍຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບວິທີແກ້ໄຂທີ່ແຍ່ທີ່ສຸດທີ່ຮູ້ໃນຄັງຂໍ້ມູນ (ໂດຍພິຈາລະນາຈາກການລະເມີດຂໍ້ຈຳກັດຂອງພວກເຂົາ).
ການຄາດເດົາຂອບເຂດຕົວປ່ຽນ	ຫາກເປີດໃຊ້ງານ (ເລີ່ມຕົ້ນ), ອັນກໍຣິທຶມຈະພະຍາຍາມຊອກຫາຂອບເຂດຕົວປ່ຽນໂດຍການເບິ່ງຈາກຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ.
ເກນຂອບເຂດຕົວປ່ຽນ	ເມື່ອຄາດເດົາຂອບເຂດຕົວປ່ຽນ, ເກນນີ້ຈະລະບຸວ່າຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຈະຖືກຍ້າຍແນວໃດເພື່ອສ້າງຂອບເຂດ. ສຳລັບຕົວຢ່າງວິທີການຄິດໄລ່ຄ່າເຫຼົ່ານີ້, ກະລຸນາເບິ່ງຄູ່ມືໃນ Wiki.

ຕົວແກ້ໄຂແບບເສັ້ນຊື່ LibreOffice ແລະ ຕົວແກ້ໄຂແບບເສັ້ນຊື່ CoinMP

ການຕັ້ງຄ່າ	ຄຳອະທິບາຍ
ຖືວ່າຕົວປ່ຽນເປັນຈຳນວນຖ້ວນ	ໝາຍເພື່ອບັງຄັບໃຫ້ຕົວປ່ຽນເປັນຈຳນວນຖ້ວນເທົ່ານັ້ນ.
ຖືວ່າຕົວປ່ຽນບໍ່ແມ່ນຄ່າລົບ	ໝາຍເພື່ອບັງຄັບໃຫ້ຕົວປ່ຽນເປັນຄ່າບວກເທົ່ານັ້ນ.
ສ້າງລາຍງານຄວາມອ່ອນໄຫວ	Generates a sensitivity report in a new sheet called "Model_Sensitivity". This option has no effect with the CoinMP Linear solver.
ລະດັບ Epsilon	ລະດັບ Epsilon. ຄ່າທີ່ຖືກຕ້ອງຢູ່ໃນຊ່ວງ 0 (ແໜ້ນຫຼາຍ) ຫາ 3 (ຫຼົມຫຼາຍ). Epsilon ແມ່ນຄວາມຄາດເຄື່ອນສຳລັບການປັດຄ່າໃຫ້ເປັນສູນ.
ຈຳກັດຄວາມເລິກ branch-and-bound	ກຳນົດຄວາມເລິກ branch-and-bound ສູງສຸດ. ຄ່າບວກໝາຍຄວາມວ່າຄວາມເລິກເປັນຄ່າສຳບູນ. ຄ່າລົບໝາຍເຖິງຂີດຈຳກັດຄວາມເລິກ branch-and-bound ແບບທຽບຖານ.
ຂີດຈຳກັດເວລາຂອງຕົວແກ້ໄຂ	ຕັ້ງຄ່າເວລາສູງສຸດສຳລັບອັນກໍຣິທຶມເພື່ອຫາວິທີແກ້ໄຂ.

ຕົວແກ້ໄຂແບບບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່ Swarm ຂອງ LibreOffice (ທົດລອງ)

ການຕັ້ງຄ່າ	ຄຳອະທິບາຍ
ຖືວ່າຕົວປ່ຽນເປັນຈຳນວນຖ້ວນ	ໝາຍເພື່ອບັງຄັບໃຫ້ຕົວປ່ຽນເປັນຈຳນວນຖ້ວນເທົ່ານັ້ນ.
ຖືວ່າຕົວປ່ຽນບໍ່ແມ່ນຄ່າລົບ	ໝາຍເພື່ອບັງຄັບໃຫ້ຕົວປ່ຽນເປັນຄ່າບວກເທົ່ານັ້ນ.
ຂີດຈຳກັດເວລາຂອງຕົວແກ້ໄຂ	ຕັ້ງຄ່າເວລາສູງສຸດສຳລັບອັນກໍຣິທຶມເພື່ອຫາວິທີແກ້ໄຂ.
ອັນກໍຣິທຶມ Swarm	ຕັ້ງຄ່າອັນກໍຣິທຶມ swarm. 0 ສຳລັບ differential evolution ແລະ 1 ສຳລັບ particle swarm optimization. ຄ່າມາດຕະຖານແມ່ນ 0.

ຕົວເລືອກຕົວແກ້ໄຂ

ຕົວແກ້ໄຂ (Solver)

ໜ້າ Wiki ກ່ຽວກັບຕົວແກ້ໄຂແບບບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່ ແລະ ອັນກໍຣິທຶມຂອງພວກມັນ

ຄູ່ມືອ້າງອີງ lp_solve ໃນ sourceforge.net