TY - JOUR ID - TI - Finger print Feature Extraction Using Hybrid Approach: QPSO and Bees Algorithms Based on 3D Logistic Map استخراج خصائص البصمه بأستخدام نهج هجين :خوارزمية اسراب الطيور الكمية و النحل بالاعتماد على خريطة لوجستية ذو بعد ثلاثي AU - Noor Hayder Abdul Ameer نور حيدر عبد الامير PY - 2017 VL - 9 IS - 2 SP - 56 EP - 68 Comp JO - Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات SN - 20740204 25213504 AB - Particle swarm optimization algorithm is easy to access premature convergence in the solution process, and also fall into the local optimal solution. The Bees algorithm is an inference optimization based on the foraging behavior of honey bees. It has been assured that this algorithm is able to search for global optimum, but there is one defect, it’s the fact that the global best solution is not used in a direct manner, but the Bees algorithm stores it of each iteration. We propose a new hybrid approach in order to address these problems, it is between Quantum particle swarm optimization and Bees algorithm based on 3D logistic map. On one hand, the 3D logistic map is employed for initializing uniform distributed particles so as to enhance the initial population quality, which is a very efficient yet simple method for improving the quality of initial population. On the other hand, the essence of this approach is the use Quantum particle swarm optimization for optimum fitness value of population in Bees algorithm. After determining the starting point in the new algorithm, the form of distribution is of circles with random angles and random diagonal where 3D logistic map generate the random numbers. The algorithm was applied for extracting the characteristics of the fingerprint, and the results when compared to the traditional particle swarm optimization algorithm were excellent.

خوارزمية اسراب الطيور من السهل فيها الوصول إلى التقارب المبكرة في عملية الحل، وأيضا تقع في الحل الأمثل المحلي. خوارزمية النحل هي ذات الاستدلال الأمثل على أساس سلوك العلف لنحل العسل. وقد تم التأكد من أن هذه الخوارزمية قادرة على البحث عن الأمثل العالمي، ولكن هناك عيب واحد، انها حقيقة أن أفضل حل عالمي لا يستخدم بطريقة مباشرة، ولكن خوارزمية النحل تخزنها لكل التكرار. نقترح نهجا هجينا جديدا من أجل معالجة هذه المشاكل، فإنه بين خوارزمية ال QPSO وخوارزمية BA على أساس 3D خريطة لوجستية. من ناحية، يتم استخدام خريطة لوجستية 3D لتهيئة الجزيئات موزعة موحدة وذلك لتعزيز نوعية السكان الأولية، وهي طريقة فعالة جدا ولكن بسيطة لتحسين نوعية السكان الأولي. من ناحية أخرى فإن جوهر هذا النهج هو استخدام QPSO للحصول على القيمة المثلى للسكان في BA. بعد تحديد نقطة الانطلاق في الخوارزمية الجديدة، يكون شكل التوزيع من الدوائر ذات الزوايا العشوائية والقطرية العشوائية حيث تولد الخريطة اللوجستية ثلاثية الأبعاد الأرقام العشوائية. تم تطبيق الخوارزمية لاستخراج خصائص البصمة، وكانت النتائج بالمقارنة مع خوارزمية PSO التقليدية ممتازة. ER -