Mode d'emploi PALISADE EVOLVER 5.5

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   PALISADE EVOLVER 5.5 (3673 ko)

Extrait du mode d'emploi : notice PALISADE EVOLVER 5.5

Les instructions détaillées pour l'utilisation figurent dans le Guide de l'utilisateur.

[. . . ] Guide d'utilisation Evolver Solveur par algorithmes génétiques pour Microsoft Excel Version 5. 5 janvier, 2010 Palisade Corporation 798 Cascadilla St. Ithaca, NY 14850 États-Unis +1-607-277-8000 +1-607-277-8001 (fax) http://www. palisade. com (site Web) sales@palisade. com (courriel) Avis de copyright Copyright © 2010, Palisade Corporation. Marques déposées Microsoft, Excel et Windows sont des marques déposées de Microsoft Corporation. IBM est une marque déposée d'International Business Machines, Inc. Palisade, Evolver, TopRank, BestFit et RISKview sont des marques déposées de Palisade Corporation. [. . . ] Huit types de contraintes sont reconnus : 1) (avec) Les tâches de la 1re et de la 3e colonnes doivent avoir lieu dans le même bloc temps. 2) (pas avec) Les tâches de la 1re et de la 3e colonnes ne doivent pas avoir lieu dans même bloc temps. 3) (avant) La tâche de la 1re colonne doit avoir lieu avant celle de la 3e colonne. 110 Commande Définition du modèle 4) (à) La tâche de la 1re colonne doit figurer dans le bloc temps de la 3e colonne. 5) (pas après) La tâche de la 1re colonne doit avoir lieu en même temps que celle de la 3e colonne ou avant. 6) (pas avant) La tâche de la 1re colonne doit avoir lieu en même temps que celle de la 3e colonne ou après. 7) (pas à) La tâche de la 1re colonne ne doit pas figurer dans le bloc temps de la 3e colonne. 8) (après) La tâche de la 1re colonne doit avoir lieu après celle de la 3e colonne. Une contrainte peut être désignée par son code numérique (1 à 8) ou par sa description textuelle (après, pas à, etc. ) (Remarque : Toutes les versions traduites d'Evolver reconnaissent la description de contrainte entrée en anglais (after, not at, etc. ) aussi bien que dans la langue traduite. ) Toutes les contraintes définies dans le problème doivent être satisfaites. Pour définir les contraintes, recherchez un espace vide sur la feuille de calcul et créez-y un tableau dont les colonnes de gauche et de droite représentent les tâches, et celle du milieu indique le type de contrainte. Un chiffre de 1 à 8 représente le type de contrainte correspondant décrit ci-dessus. Les cellules de la plage de contrainte doivent contenir les données de contrainte applicables avant le lancement de l'optimisation. Cette tâche 5 12 2 7 6 9 Contrainte 4 2 3 1 2 3 Cette tâche 2 8 1 5 4 1 Chapitre 5 : Guide de référence Evolver 111 Les exemples ci-dessous illustrent un ensemble de valeurs de variables telles qu'elles pourraient figurer dans une feuille de calcul avant l'invocation d'Evolver, puis selon deux nouveaux scénarios résultant de la méthode de résolution programme. Ensemble initial de valeurs de variables 1 2 3 1 2 3 Ensemble de valeurs de programme possibles 1 1 3 1 2 3 Autre ensemble de valeurs de programme possibles 1 3 1 2 2 2 REMARQUE : La méthode de résolution « programme » utilise toujours des nombres entiers, à partir de 1 (1, 2, 3, etc. ), indépendamment des valeurs originales des cellules ajustables. Taux de croisement et de mutation L'une des plus grandes difficultés de la recherche de solutions optimales, quand le problème semble présenter des possibilités infinies, consiste à déterminer le point de concentration. Autrement dit, combien de temps de calcul faut-il consacrer à la recherche dans de nouvelles zones de « l'espace de résolution » et combien au raffinement des solutions, dans la population testée, qui se sont déjà révélées plutôt bonnes ?Une bonne partie du succès de l'algorithme génétique a été attribuée à sa capacité de préserver cet équilibre inhérent. La structure de l'AG permet aux bonnes solutions de « se reproduire », tout en gardant toutefois des organismes « moins aptes » pour entretenir la diversité dans l'espoir que, peut-être, un « gène » latent se révèle important dans la solution finale. Le croisement et la mutation sont deux paramètres qui affectent l'envergure de la recherche. Evolver permet à l'utilisateur de les changer avant, mais aussi pendant le processus évolutif. Ainsi, un utilisateur informé peut aider l'AG en décidant de l'endroit où il doit concentrer son énergie. Il est inutile, dans la plupart des cas, d'ajuster les paramètres de croisement et de mutation par défaut (0, 5 et 0, 1, respectivement). Au cas où vous désireriez affiner l'algorithme de résolution d'un problème, comparer ou, simplement, faire 112 Commande Définition du modèle d'expérience de différents réglages, les paragraphes qui suivent présentent une brève introduction à ces deux paramètres. Le taux de croisement peut être réglé entre 0, 01 et 1, 0. Il reflète la probabilité que de futurs scénarios ou « organismes » contiennent un mélange d'information de la génération précédente d'organismes parents. Les utilisateurs expérimentés peuvent changer ce taux pour raffiner la performance d'Evolver face à un problème complexe. [. . . ] Evolver conserve une population de solutions possibles pour chaque groupe de cellules ajustables d'un système. Grandeur par laquelle on mesure la vraisemblance de réalisation d'une valeur ou d'un événement. Elle peut être mesurée à partir de données de simulation, sous forme de fréquence, par le calcul du nombre de réalisations de la valeur ou de l'événement divisé par le nombre total de réalisations. Ce calcul renvoie une valeur comprise entre 0 et 1 qui, multipliée par 100, est alors convertie en pourcentage. [. . . ]

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