research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Harmony-Scatter Search to Solve Travelling Salesman Problem
البحث الايقاعي المنتشر لحل مشكلة البائع المتجول

Author: Ahmed T. Sadiq Al-Obaidi أحمد طارق صادق
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2013 Volume: 54 Issue: 4 Pages: 965-974
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a hybrid metaheuristic algorithm which is Harmony-Scatter Search (HSS). The HSS provides Scatter Search (SS) with random exploration for search space of problem and more of diversity and intensification for promising solutions. The SS and HSS have been tested on Traveling Salesman Problem. A computational experiment with benchmark instances is reported. The results demonstrate that the HSS algorithm produce better performance than original Scatter Search algorithm. The HSS in the value of average fitness is 27.6% comparing with original SS. In other hand the elapsed time of HSS is larger than the original SS by small value. The developed algorithm has been compared with other algorithms for the same problem, and the result was competitive with some algorithm and insufficient with another.

يقدم هذا البحث خوارزمية مهجنة تنقيبية (وصفية) هي خوارزمية البحث الايقاعي المنتشر. توفر هذه الخوارزمية للبحث المنتشر استكشاف عشوائي لمجال بحث المشكلة ومزيداً من التنوع والتكثيف لايجاد مختلف الحلول. تم اختبار الخوارزمية المقترحة لحل مشكلة البائع المتجول. أظهرت النتائج ان خوارزمية البحث الايقاعي المنتشر أعطت نتائج أفضل من الخوارزمية الاصلية للبحث المنتشر وزادت نسبة دالة الكفاءة بنسبة 27.6% عن الخوارزمية الاصلية. ومن جانب آخر فأن وقت التنفيذ للخوارزمية المقترحة كان أكبر بقليل من الخوارزمية الاصلية. وقد تم مقارنة الخوارزمية المقترحة مع خوارزوميات آخرى لنفس المشكلة المعنية وكانت النتيجة بأن خوارزمية البحث الايقاعي المنتشر أفضل من بعض الخوارزميات وعدم أفضليتها على البعض الاخر.


Article
Tuning of Load Frequency PID Controller of Electric Power System using Metaheuristic Algorithms

Authors: Pasala Gopi --- P. Linga Reddy
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 1 Pages: 30-42
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper investigates Load Frequency Control of multi area inter connected power system havingdifferent turbines with PID controller. The gain values of controller are optimized using different MetaheuristicAlgorithms. The performance and validity of designed controllers were checked on multi area interconnected powersystem with various Step Load Perturbations. Finally, the performance of proposed controllers was compared withconventional controller and from the result it was proved that the proposed controller exhibits superior performancethan conventional controller for various Step Load Perturbations.


Article
Solving Job Scheduling Problem Using Fireworks Algorithm

Authors: Rehab Hassan --- Jamal N. Hasoon
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2019 Volume: 11 Issue: 2 Pages: Comp Page 1-8
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

Scheduling is critical part in most creation frameworks and information processing as sequencing of tasks or jobs framework executed on a grouping of processors. One of the NP-hard problem is “Job Shop Scheduling Problem”. In this work, a method of optimization proposed called “Fireworks Algorithm”. The solutions divided into fireworks and each one applied sparks to find the best solution. For some selected spark applied Gaussian mutation to find enhanced solution and find optimum solution. FWA tested on dataset to improve performance and it do well with respect to some other algorithm like Meerkat Clan Algorithm (MCA), Camel Herds Algorithm) CHA (, and Cukoo Search Algorithm (CSA).


Article
Dual Heuristic Feature Selection Based on Genetic Algorithm and Binary Particle Swarm Optimization

Authors: Ali Hakem Jabor --- Ali Hussein Ali
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2019 Volume: 27 Issue: 1 Pages: 171-185
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

The features selection is one of the data mining tools thatused to select the most important features of a given dataset. It contributestosavetime and memory during the handling a given dataset. According to these principles, we haveproposed features selection method based on mixing two metaheuristic algorithms Binary Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm work individually. The K-Nearest Neighbour (K-NN) is used asan objective function to evaluate the proposed features selection algorithm. The Dual Heuristic Feature Selection based on Genetic Algorithm and Binary Particle Swarm Optimization (DHFS) test, and compared with 26 well-known datasets of UCI machine learning. The numeric experiments result imply that the DHFS better performance comparedwithfullfeatures and thatselected by the mentioned algorithms (Genetic Algorithm and Binary Particle Swarm Optimization).

اختيار الصفات هو أحد ادوات تنقيب البيانات الذي يستخدم لاختيار الصفات المهمة للبيانات المعطاة. ان الفائدة من اختيار صفات البيانات هو توفير الوقت وتقليل الذاكرة المستخدمة في معالجة البيانات. حسب تلك المبادئ صممنا خوارزمية اختيار الصفات على اساس دمج خوارزميتين من خوارزميات البحث العشوائي هما خوارزمية الأسراب الثنائية والخوارزمية الجينية لتعملا معاً بشكل منفصل. أستخدم التصنيف على اساس الجيران كدالة لتقييم عمل الخوارزمية المقترحة. فحصت وقورنت مع بيانات مصنفة بدون اختيار الصفات المهمة وبيانات مصنفة باختيار الصفات على اساس خوارزمية الأسراب الثنائية والخوارزمية الجينية. استخدمت في عملية التصنيف 26 مجموعة من البيانات التابعة للـ , UCIنتائج التجارب الرقمية بينت ان الخوارزمية المقترحة أفضل مقارنة مع البيانات بدون اختيار الصفات او باختيار الصفات للخوارزميات المشار اليها سابقاً.


Article
Taxonomy of Memory Usage in Swarm Intelligence-Based Metaheuristics
تصنيف استخدام الذاكرة في التجريبيات المرتكزة على فئة ذكاء السرب

Authors: Shaymah Akram Yasear شيماء أكرم ياسر --- Ku Ruhana Ku-Mahamud كو روحانا كو محمود
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2019 Volume: 16 Issue: 2 Special Issue(ICOCI2019) Pages: 445-452
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Metaheuristics under the swarm intelligence (SI) class have proven to be efficient and have become popular methods for solving different optimization problems. Based on the usage of memory, metaheuristics can be classified into algorithms with memory and without memory (memory-less). The absence of memory in some metaheuristics will lead to the loss of the information gained in previous iterations. The metaheuristics tend to divert from promising areas of solutions search spaces which will lead to non-optimal solutions. This paper aims to review memory usage and its effect on the performance of the main SI-based metaheuristics. Investigation has been performed on SI metaheuristics, memory usage and memory-less metaheuristics, memory characteristics and memory in SI-based metaheuristics. The latest information and references have been further analyzed to extract key information and mapped into respective subsections. A total of 50 references related to memory usage studies from 2003 to 2018 have been investigated and show that the usage of memory is extremely necessary to increase effectiveness of metaheuristics by taking the advantages from their previous successful experiences. Therefore, in advanced metaheuristics, memory is considered as one of the fundamental elements of an efficient metaheuristic. Issues in memory usage have also been highlighted. The results of this review are beneficial to the researchers in developing efficient metaheuristics, by taking into consideration the usage of memory.

التجريبيات (metaheuristics) تحت فئة ذكاء السرب (swarm intelligence) اثبتت فعاليتها وأصبحت أساليب شائعة لحل مشاكل التحسين المختلفة. يمكن تصنيف التجريبيات، بناءً على استخدام الذاكرة ، الى خوارزميات مع ذاكرة وتلك بدون ذاكرة. يؤدي عدم وجود ذاكرة في بعض التجريبيات إلى فقدان المعلومات التي تم الحصول عليها في التكرارات السابقة. تميل التجريبيات إلى الانحراف عن المجالات الواعدة لمساحات البحث التي ستؤدي إلى حلول غير مثالية. تهدف هذه الورقة إلى مراجعة استخدام الذاكرة وتأثيرها على أداء أهم التجريبيات المرتكزة على ذكاء السرب. تم إجراء التحقيق على التجريبيات المرتكزة على على ذكاء السرب ، واستخدام الذاكرة و التجريبيات بدون ذاكرة ، وخصائص الذاكرة والذاكرة في التجريبيات المرتكزة على ذكاء السرب. تم تحليل المعلومات والمراجع لاستخراج المعلومات الأساسية وتعيينها في الأقسام الفرعية ذات الصلة. تم فحص ما مجموعه 50 مرجعًا تتعلق بدراسات استخدام الذاكرة من عام 2003 إلى عام 2018 ، وتبين أن استخدام الذاكرة ضروري للغاية لزيادة فعالية التجريبيات من خلال الاستفادة من تجاربها السابقة الناجحة. لذلك تعتبر الذاكرة في التجريبيات واحدة من العناصر الأساسية الفعالة للتجريبيات المتقدمة. كما تم تسليط الضوء على مشاكل في استخدام الذاكرة. نتائج هذه المراجعة مفيدة للباحثين في تطوير تجريبيات فعالة ، من خلال الأخذ بنظر الاعتبار استخدام الذاكرة.


Article
An Analysis on the Applicability of Meta-Heuristic Searching Techniques for Automated Test Data Generation in Automatic Programming Assessment
تحليل حول قابلية تطبيق تقنيات البحث الفوقية على إنشاء بيانات الاختبار الآلي في تقييم البرمجة التلقائي

Authors: Ja’afaru Musa جعفرو موسى --- Rohaida Romli روهيدا رومل --- Nooraini Yusoff نورياني يوسف
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2019 Volume: 16 Issue: 2 Special Issue(ICOCI2019) Pages: 515-533
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Automatic Programming Assessment (APA) has been gaining lots of attention among researchers mainly to support automated grading and marking of students’ programming assignments or exercises systematically. APA is commonly identified as a method that can enhance accuracy, efficiency and consistency as well as providing instant feedback on students’ programming solutions. In achieving APA, test data generation process is very important so as to perform a dynamic testing on students’ assignment. In software testing field, many researches that focus on test data generation have demonstrated the successful of adoption of Meta-Heuristic Search Techniques (MHST) so as to enhance the procedure of deriving adequate test data for efficient testing. Nonetheless, thus far the researches on APA have not yet usefully exploited the techniques accordingly to include a better quality program testing coverage. Therefore, this study has conducted a comparative evaluation to identify any applicable MHST to support efficient Automated Test Data Generation (ATDG) in executing a dynamic-functional testing in APA. Several recent MHST are included in the comparative evaluation combining both the local and global search algorithms ranging from the year of 2000 until 2018. Result of this study suggests that the hybridization of Cuckoo Search with Tabu Search and lévy flight as one of promising MHST to be applied, as it’s outperforms other MHST with regards to number of iterations and range of inputs.

حظي تقييم البرمجة التلقائي (APA) بالكثير من الاهتمام بين الباحثين بشكل أساسي لدعم الدرجات الآلية ووضع علامات على المهام المكلف بادائها الطلاب أو التدريبات بشكل منهجي. يتم تعريف APA بشكل شائع كطريقة يمكن أن تعزز الدقة والكفاءة والاتساق وكذلك تقديم ملاحظات فورية لحلول للطلاب. في تحقيق APA ، تعد عملية إنشاء بيانات الاختبار مهمة للغاية وذلك لإجراء اختبار ديناميكي لمهمة الطلاب. في مجال اختبار البرمجيات ، أوضحت العديد من الأبحاث التي تركز على توليد بيانات الاختبار نجاح اعتماد تقنيات البحث الفوقية (MHST) من أجل تعزيز إجراءات استنباط بيانات الاختبار المناسبة للاختبار الفعال. ومع ذلك، فإن الأبحاث التي أجريت على APA حتى الآن لم تستغل بعد التقنيات المفيدة لتشمل تغطية اختبار جودة برنامج أفضل. لذلك ، أجرت هذه الدراسة تقييماً مقارناً لتحديد أي تقنية بحث فوقي قابلة للتطبيق لدعم كفاءة توليد بيانات الاختبار الآلي (ATDG) في تنفيذ اختبار وظيفي ديناميكي. في تقييم البرمجة التلقائي يتم تضمين العديد من تقنيات البحث الفوقية الحديثة في التقييم المقارن الذي يجمع بين كل من خوارزميات البحث المحلية والعالمية من عام 2000 حتى عام 2018. تشير نتيجة هذه الدراسة إلى أن تهجين Cuckoo Search مع Tabu Search و lévy flight كواحدة من طرق البحث الفوقية الواعدة ليتم تطبيقها ، حيث أنه يتفوق على الطرق الفوقية الأخرى فيما يتعلق بعدد التكرارات ونطاق المدخلات

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (6)


Year
From To Submit

2019 (4)

2016 (1)

2013 (1)