research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
A Novel Invasive Weed Optimization Algorithm (IWO) by Whale Optimization Algorithm(WOA) to solve Large Scale Optimization Problems
خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة الجديدة(IWO)باستخدام خوارزمية أمثلة الحوت (WOA) لحل مسائل الأمثلية ذات القياس العالي

Authors: بان أحمد حسن متراس --- عبد الستار محمد خضر --- هند طلعت ياسين
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 110 Pages: 426-446
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract In this work, two algorithms of Metaheuristic algorithms were hybridized. The first is Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) it is a numerical stochastic optimization algorithm and the second is Whale Optimization Algorithm (WOA) it is an algorithm based on the intelligence of swarms and community intelligence. Invasive Weed Optimization Algorithm (IWO) is an algorithm inspired by nature and specifically from the colonizing weeds behavior of weeds, first proposed in 2006 by Mehrabian and Lucas. Due to their strength and adaptability, weeds pose a serious threat to cultivated plants, making them a threat to the cultivation process. The behavior of these weeds has been simulated and used in Invasive Weed Optimization Algorithm (IWO), as for the Whale Optimization Algorithm (WOA) uses the intelligence of the swarms to reach the goal and achieve the best solution, which simulates the unique hunting behavior of humpback whales, which is called fishing by bubble trap hunting by creating distinctive bubbles along a circle or a path in the form of 9 has appeared for the first time in 2016 by Mirjalili and Lewis. In order to benefit from the intelligence of the flocks and to avoid falling into local solutions, the new hybridization between the IWO and WOA algorithm was proposed to launch the new hybrid algorithm (IWOWOA). The new hybrid algorithm (IWOWOA) was applied on 23 functions of large scale optimization problems, The proposed algorithm showed very high efficiency in solving these functions. The proposed algorithm was able to reach the optimal solutions by achieving the minimum value of most of these functions. This algorithm was compared with the basic algorithms IWO, WOA and two algorithms that follow the swarm system these algorithms are particle swarm optimization (PSO) and chicken swarm optimization (CSO) [7], they have been statistically tested by calculating the mean arithmetic μ and standard deviation σ for these functions.

تم في هذا العمل تهجين خوارزميتين من خوارزميات الميتاهيوريستيكMetaheuristic ، الأولى هي خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة IWO وهي خوارزمية عشوائية عددية والثانية هي خوارزمية أمثلة الحوت WOA وهي خوارزمية تعتمد على ذكاء الأسراب وذكاء المجتمع. خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة هي خوارزمية ملهمة من الطبيعة وبالتحديد من السلوك الإستعماري للأعشاب الضارة والتي أقترحت لأول مرة في عام 2006 من قِبل Mehrabian and Lucas إذ تُشكل الأعشاب الضارة بسبب قوتها وقدرتها على التكيف تهديداً خطيراً على النباتات المزروعة مما يجعلها تهديداً لعملية الزراعة بحد ذاتها لذا تمت محاكاة سلوك هذه الأعشاب والاستفادة منها في خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة IWO. تستخدم خوارزمية أمثلة الحوت WOA ذكاء الأسراب للوصول إلى الهدف وتحقيق أفضل حل وهي تحاكي سلوك الصيد الفريد للحيتان الحدباء والذي يُدعى الصيد بواسطة شرك الفقاعة إذ يتم صيد الفريسة عن طريق إنشاء فقاعات مميزة على طول دائرة أو مسار على شكل 9 وقد ظهرت لأول مرة في عام 2016 من قِبَل Mirjalili and Lewis. وللإفادة من ذكاء الأسراب وتجنب الوقوع في الحلول المحلية تم إقتراح عملية التهجين الجديدة بين خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة IWO و خوارزمية أمثلة الحوت WOA ليُطلق على الخوارزمية المهجنة الجديدة إختصاراً ((IWOWOA. طُبقت الخوارزمية الهجينة الجديدة((IWOWOA على 23 دالة من دوال الأمثلية ذات القياس العالي وأظهرت الخوارزمية المقترحة كفاءة عالية جداً في حل هذه الدوال إذ أستطاعت الخوارزمية المقترحة الوصول إلى الحلول المثلى وذلك بتحقيقها القيمة الأصغرية (fmin) لمعظم هذه الدوال إذ تمت مقارنة هذه الخوارزمية مع الخوارزميات الأساسية IWO,WOA ومع خوارزميتين تتبعان نظام السرب وهما خوارزمية أمثلة أسراب الطيورPSO وخوارزمية أمثلة سرب الدجاج *CSO*[7] وقد أختبرت إحصائياً وذلك بحساب المعدل الحسابي µ والإنحراف المعياري على هذه الدوال.


Article
Path Planning of an Autonomous Mobile Robot using Enhanced Bacterial Foraging Optimization Algorithm
تخطيط مسار الروبوتات المتنقلة على أساس خوارزمية النهم للبكتريا المحسنة

Authors: Nizar Hadi Abbas نزار هادي عباس --- Farah Mahdi Ali فرح مهدي علي
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 4 Pages: 26-35
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper describes the problem of online autonomous mobile robot path planning, which is consisted of finding optimal paths or trajectories for an autonomous mobile robot from a starting point to a destination across a flat map of a terrain, represented by a 2-D workspace. An enhanced algorithm for solving the problem of path planning using Bacterial Foraging Optimization algorithm is presented. This nature-inspired metaheuristic algorithm, which imitates the foraging behavior of E-coli bacteria, was used to find the optimal path from a starting point to a target point. The proposed algorithm was demonstrated by simulations in both static and dynamic different environments. A comparative study was evaluated between the developed algorithm and other two state-of-the-art algorithms. This study showed that the proposed method is effective and produces trajectories with satisfactory results.

يقدم هذا البحث , وصفا لمشكلة تخطيط مسارالروبوتات المتنقلة في الزمن الحقيقي والمتمثلة بايجاد مسار امثل للروبوت من نقطة بداية والى نقطة نهاية على خريطة مسطحة بشكل مساحة ثنائية الابعاد. قدم خوارزمية محسنة لطريقة النهم للبكتريا لحل مسألت تخطيط المسار. ان هذه الخوارزمية المستوحاة من الطبيعة والتي تقلد عملية بحث عن المؤن لبكتريا مسماة بال ( أي كولاي) استخدمت لايجاد مسار من نقطة بداية الى نقطة نهاية. الخوارزمية المقترحة تم عرضها واثباتها عن طريق محاكاة لنوعين من البيئات المختلفة الثابتة والمتحركة. اجريت مقارنة بين الطريقة المطورة و طريقتين اخريين حديثة. هذا البحث اظهر فاعلية هذه الطريقة المقترحة في ايجاد مسارات بشكل مرضٍ.


Article
The Use of Particle Swarm Algorithm to Solve Queuing Models with Practical Application
استعمال خوارزمية سرب الطيور لحل نماذج صفوف الانتظار مع تطبيق عملي

Authors: صباح منفي رضا --- أنسام علاوي إبراهيم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 96 Pages: 302-319
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper includes the application of Queuing theory with of Particle swarm algorithm or is called (Intelligence swarm) to solve the problem of The queues and developed for General commission for taxes /branch Karkh center in the service stage of the Department of calculators composed of six employees , and it was chosen queuing model is a single-service channel M / M / 1 according to the nature of the circuit work mentioned above and it will be divided according to the letters system for each employee, and it was composed of data collection times (arrival time , service time, departure time) In minutes , Where it was data Test the obtained them found it distributed statistical distribution commensurate with the nature of the data and when tested were found to be distributed the distribution of arrival (Discrete Uniform distribution) and the distribution service (Exponential distribution ) , and it was finding performance measures (the service provided) in the system ( Ls , Lq , Ws , Wq ), and the problem is resolved to the research using software MATLAB R2013a Version : 8.1 and it get the required results, and This paper aims Solve the problem of The queues in General commission for taxes / branch Karkh center and reduce the customer waiting times and improving the efficiency of the service provided.

يتضمن هذا البحث تطبيق نظرية صفوف الانتظار مع خوارزمية سرب الطيور أو ما يسمى ب(ذكاء السرب) لحل مشكلة صفوف الانتظار وتطويرها للهيئة العامة للضرائب / فرع كرخ المركز في مرحلة الخدمة لقسم الحاسبة المتآلف من ستة موظفين, وتم أختيار نموذج صف الانتظار ذو قناة الخدمة الواحدة M/M/1 بحسب طبيعة عمل الدائرة المذكورة أنفاً ويكون مقسم حسب نظام الأحرف لكل موظف, وتم جمع البيانات المتآلفة من الأوقات ( وقت الوصول, وقت الخدمة, وقت المغادرة ) بالدقائق, حيث تم اختبار البيانات المستحصل عليها ووجد أنها تتوزع التوزيع الأحصائي الذي يتنــاسب مع طبيـــعة البيانات وعند أختبـارها وجــد أنها تتوزع توزيع الوصـــــول ( التوزيع المنتظم المتقطع Discrete Uniform distribution ) وتوزيع الخـدمة (التوزيع الآسي Exponential distribution ), وإيجاد مقاييس ألاداء ( الخدمة المقدمة) في النظام Ls , Lq , Ws , Wq) ), و تم حل مشكلة البحث بأستخدام برنامج MATLAB R2013a Version : 8.1 والحصول على النتائج المطلوبة, ويهدف البحث لحل مشكلة صفوف الانتظار لهيئة العامة للضرائب / فرع كرخ المركز وتقليل من أوقات الانتظار الزبائن وتحسين كفاءة الخدمة المقدمة.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

Arabic and English (3)


Year
From To Submit

2019 (1)

2017 (1)

2016 (1)