Exécuter une recherche

EquarithEngine effectue localement la régression symbolique. Chaque recherche possède son instantané de données, sa configuration, ses ressources de calcul, son archive de Pareto et son cycle de vie de checkpoint.

Vérifications préalables

Avant d’autoriser Démarrer, Equarith vérifie :

• qu’une cible et au moins une entrée sont sélectionnées ;
• que la métrique convient à la régression numérique ;
• qu’un nombre suffisant de lignes est fini dans toutes les colonnes requises ;
• que la séparation entraînement/test est réalisable ;
• que les bornes structurelles sont cohérentes ;
• que les fonctions et coûts de complexité sont valides ;
• que les limites Démo de lignes et de variables sont respectées.

Examinez les avertissements même lorsqu’ils ne bloquent pas l’exécution. Enregistrez ou exportez la configuration lorsque l’expérience exacte est importante.

Démarrer, surveiller et arrêter

Sélectionnez Démarrer ou appuyez sur F5. La recherche s’exécute hors du thread d’interface JavaFX, ce qui maintient les graphiques et contrôles réactifs. L’état en direct indique :

• le temps écoulé ;
• le nombre de candidats évalués ;
• les évaluations par seconde ;
• le meilleur objectif actuel ;
• les messages de cycle de vie ou de checkpoint.

La table de Pareto est actualisée par lots bornés, et non pour chaque candidat interne. Un résultat nouvellement affiché respecte les règles de publication ; en évaluation progressive, cela comprend une évaluation sur toute la partition d’entraînement.

Sélectionnez Arrêter ou appuyez sur Maj+F5 pour demander une annulation coopérative. Les workers terminent leur travail borné, libèrent leurs ressources et écrivent si possible un checkpoint. Si la fermeture dépasse le délai de sécurité, Equarith peut les interrompre. Les solutions publiées avant l’arrêt restent disponibles, mais la progression interne la plus récente peut ne pas être récupérable.

Une limite de temps activée utilise le même chemin d’arrêt ordonné. Cette limite facultative reste désactivée tant que vous ne l’activez pas dans la configuration de recherche.

Ce que le moteur optimise

La recherche équilibre deux objectifs distincts :

• l’objectif d’entraînement sélectionné ;
• la complexité de l’expression selon les coûts d’opérations configurés.

L’archive de Pareto en mémoire contient au maximum 256 entrées et conserve le meilleur représentant de chaque complexité. Un candidat n’y entre que s’il améliore le compromis, et non s’il reproduit simplement une expression plus précise ou plus simple.

L’entraînement pilote la sélection. Les métriques de test sont calculées à titre de comparaison lorsqu’une partition tenue à l’écart existe. Évitez de les utiliser sans cesse pour ajuster chaque choix si aucune validation supplémentaire n’est réservée.

Évaluation progressive

Lorsque l’évaluation progressive est active, un filtrage peu coûteux emploie un sous-ensemble stratifié tournant des lignes d’entraînement. Les candidats prometteurs sont promus et évalués sur toutes les lignes d’entraînement. Seules ces évaluations complètes peuvent devenir des solutions publiées.

Cela réduit le travail consacré aux candidats manifestement médiocres tout en préservant le sens des scores publiés. L’ordre de filtrage et la cadence peuvent différer d’une recherche entièrement évaluée ; la stratégie doit donc faire partie du dossier de reproductibilité.

Les valeurs d’historique utilisent toujours les positions d’origine. L’échantillonnage et la séparation aléatoire sélectionnent des lignes d’évaluation ; ils ne compriment pas le temps et ne changent pas le retard entre observations.

Normalisation et ajustement des coefficients

Lorsque la normalisation est active, le moteur cherche dans un espace mieux conditionné puis retranscrit les formules publiées dans les unités de la source. C’est l’expression affichée qui doit être évaluée et exportée.

L’optimisation des coefficients affine les constantes avec le préréglage Rapide, Équilibré ou Précis. Les domaines invalides et prédictions non finies continuent de rejeter un candidat. Si les constantes entières ou la limitation des décimales sont actives, ce sont les coefficients publiés après restriction qui sont évalués.

Utilisation des ressources

La recherche sollicite fortement le processeur. Dans l’application graphique, elle utilise tous les processeurs exposés à l’application ; la préférence Threads de calcul s’applique aux autres tâches partagées en arrière-plan, et non au moteur de recherche.

• Utilisez un budget d’arrêt plus court ou un ensemble de fonctions plus ciblé si l’ordinateur manque de réactivité ou de mémoire. Employez la CLI sans interface avec --threads=<n> lorsque la recherche elle-même doit respecter une limite de processeurs.
• Fermez les applications gourmandes en mémoire avant une grande recherche.
• Une cadence élevée ne garantit pas une meilleure formule ; des opérations simples et de petits échantillons produisent naturellement plus d’évaluations par seconde.
• Largeur des données, lignes admissibles, fonctions, fenêtres historiques, objectif et préréglage des coefficients influencent tous le coût.

Aucun service de calcul externe ni aucune dépendance réseau n’est nécessaire à la recherche.

Modifier une expérience en cours

La recherche active utilise un instantané immuable. Importation, collage, modification de la grille ou de sa structure, annulation et rétablissement sont désactivés pendant son exécution. Les contrôles de configuration peuvent être ajustés pour l’exécution suivante, mais ces changements ne modifient jamais la recherche active. Lorsque vous êtes prêt, arrêtez-la puis sélectionnez Démarrer pour appliquer la configuration révisée.

Vous pouvez copier une expression découverte ou la charger comme formule initiale. Une formule initiale influence le point de départ sans garantie de survivre à la sélection. Conservez séparément les expressions importantes avant une expérience très différente.

Reprise

Equarith écrit automatiquement des checkpoints à intervalles bornés et pendant un arrêt ordonné lorsque c’est possible. Il n’existe pas de commande Reprendre distincte : après un arrêt coopératif, ou après le chargement d’un projet avec un checkpoint inachevé compatible, Démarrer le poursuit automatiquement. Une modification des données, du découpage, de la métrique, des fonctions, des coûts, des contraintes ou d’un autre champ de compatibilité invalide la continuation ; Démarrer lance alors une nouvelle recherche au lieu de reprendre silencieusement un état incompatible.

Attentes de reproductibilité

Avec les mêmes données, réglages, graines, environnement et runtime, les recherches avec graine sont conçues pour se répéter. Les résultats peuvent diverger si le nombre de workers, l’ordonnancement des threads, le matériel, la version de Java, la version d’Equarith ou l’environnement de virgule flottante change.

Pour une publication ou un audit :

1. Enregistrez le projet et la configuration.
2. Préservez la source exacte ou son empreinte vérifiée.
3. Consignez les graines de séparation et de recherche.
4. Consignez le nombre de workers et les versions logicielles.
5. Exportez la formule retenue et les prédictions de validation.
6. Réévaluez-la indépendamment sur des cas représentatifs et aux limites.

Poursuivez avec Comprendre les résultats et l’analyse.