Ayuda de LibreOffice 25.2
DEPS se compone de dos algoritmos independientes: evolución diferencial y optimización de cúmulo de partículas. Ambos son adecuados para resolver problemas numéricos tales como la optimización no lineal, y se complementan mutuamente en el sentido de que uno compensa las deficiencias del otro.
La optimización cognitiva social tiene en cuenta el comportamiento humano de aprender y compartir información. Cada individuo tiene acceso a una biblioteca común con conocimientos compartidos entre todos los individuos.
| Configuración | Descripción | 
|---|---|
| Considerar variables como no negativas | Marque para forzar que las variables sean solo positivas. | 
| Ciclos de aprendizaje | Define el número de iteraciones que debe tomar el algoritmo. En cada iteración, todos los individuos hacen una conjetura sobre la mejor solución y comparten sus conocimientos. | 
| Mostrar el estado del solucionador mejorado | SIactivadose muestra un cuadro de diálogo adicional durante el proceso de resolución que brinda información sobre el progreso actual, el nivel de estancamiento, la solución más conocida actualmente, así como la posibilidad de detener o reanudar el solucionador. | 
| Tamaño de biblioteca | Define la cantidad de información a almacenar en la biblioteca pública. Cada individuo almacena conocimiento allí y pide información. | 
| Tamaño de cúmulo | Define el número de personas que participarán en el proceso de aprendizaje. Cada individuo encuentra sus propias soluciones y contribuye al conocimiento general. | 
| Límite de estancamiento | Si este número de individuos encontró soluciones dentro de un rango cercano, la iteración se detiene y el mejor de estos valores se elige como óptimo. | 
| Tolerancia al estancamiento | Define el intervalo para considerar «similares» dos soluciones. | 
| Usar el comparador ACR | |
| Suposición de límites variables | Si está activado (de manera predeterminada lo está), el algoritmo intenta encontrar límites de variables teniendo en cuenta los valores iniciales. | 
| Umbral de límites variables | Al estimar los límites de las variables, este umbral especifica cómo se desplazan los valores iniciales para construir los límites. Para ver un ejemplo de cómo se calculan estos valores, consulte el Manual en el wiki. | 
| Configuración | Descripción | 
|---|---|
| Considerar variables como enteros | Marque para forzar que las variables sean solo números enteros. | 
| Considerar variables como no negativas | Marque para forzar que las variables sean solo positivas. | 
| Límite de tiempo del Solver | Establece el tiempo máximo para que el algoritmo converja a una solución | 
| Algoritmo de cúmulo | Establezca el algoritmo de cúmulo. 0 para evolución diferencial y 1 para optimización de cúmulo de partículas. El valor predeterminado es 0. |