research centers


Search results: Found 17

Listing 1 - 10 of 17 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA) to Simulate Thermal Distribution in Yb:YAG Laser Thin Disk
الخوارزمية البكتيرية الرياضية لمحاكاة التوزيع الحراري في ليزر Yb:YAG

Author: Mohammed A.Minshed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 1 Part (A) Engineering Pages: 132-155
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

There is a strong need for an optimized management of the thermal problem in Yb:YAG laser rod and for a powerful, fast, and accurate modeling tool capable of treating the heat source distribution very close to what it actually is. In this paper, a new optimization algorithm called Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA) is proposed for simulation of the radial heat distribution. A BFOA discloses a simulation method which delivers the exact temperature distribution in a circularly cylindrical structure with a circularly symmetrical, longitudinally, and transversally non-uniform heat source distribution and circularly symmetrical cooling means. its rod was end pumped with 940 nm and it has been tested with pump power ranging from 1Kw to 2Kw for radius pumping ratio of 1/2, 1/3, and 1/4, for both Top hat and Gaussian beam pumping . The output power is obtained and compared with previously published experimental measurements for different pump power and a good agreement has been found.

هناك حاجة قوية لأدارة مثلى لمشكلة الحرارة في ليزرYb: YAG ، النمذجة أداة سريعة ودقيقة قادرة على معالجة توزيع درجة الحرارة وقريبة جدا من ما هو عليه في الواقع. في هذا البحث، تم أستخام خوارزمية جديدة تسمى Foraging Optimization Algorithm (BFOA) Bacterialلمحاكاة التوزيع الحرارة. BFOA)) يكشف أسلوب المحاكاة التي توفر توزيع درجات الحرارة بالضبط في شكل أسطواني متناظر يتم الحصول عليها ومقارنتها مع القياسات التجريبية المنشورة للوثوق بالنموذج الرياضي. وكان الطول الموجي المستخدم بالضخ هو 940 نانومتر أما الطول الموجي الخارج هو 1030 نانومتر. حدود القدرة المستخدمة في الضخ تراوحت مــــن(1 – 2 Kw)). اما القدرة الخارجة تم مقارنتها بنتائج عملية منشورة سابقا حيث تم الحصول على نتائج ضمن الحدود المقبولة.


Article
Novel Optimization Algorithm Inspired by Camel Traveling Behavior

Authors: Mohammed Khalid Ibrahim --- Ramzy Salim Ali
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 2 Pages: 167-177
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This article presents a novel optimization algorithm inspired by camel traveling behavior that called Camel algorithm (CA). Camel is one of the extraordinary animals with many distinguish characters that allow it to withstand the severer desert environment. The Camel algorithm used to find the optimal solution for several different benchmark test functions. The results of CA and the results of GA and PSO algorithms are experimentally compared. The results indicate that the promising search ability of camel algorithm is useful, produce good results and outperform the others for different test functions.


Article
COGNITIVE DYNAMIC NEURAL CONTROLLER DESIGN FOR MOBILE ROBOT BASED ON SELF-TUNING ON-LINE OPTIMIZATION ALGORITHM
تصميم مسيطر عصبي حركي مدرك لأنسان ألي مبني على اساس الخوارزمية الأمثلية ذات التنغيم الذاتي وبشكل حي متصل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the design of a cognitive dynamic neural controller (CDNC) for the trajectory tracking of non-holonomic wheeled mobile robot based on the dynamic model with self-tuning on-line optimization algorithm. The aim of the proposed controller is to solve the trajectory tracking problem of the mobile robot by finding the optimal torque control action for the two wheels of mobile robot to follow a pre-defined continuous path precisely and quickly. Particle swarm optimization (PSO) used as a fast and stable self-tuning on-line algorithm to compute the optimal parameters for the proposed controller .The robustness and effectiveness of the proposed tuning algorithm are validated by Matlab simulation results in terms of the capability of overcoming the non-representative dynamic disturbances, minimizing tracking error and obtaining the smooth and optimal torque control signals with minimum number of fitness evaluation.

يقدم هذا البحث تصميم منظومة تحكم للسيطرة على مسارالحركة للربوتات ذات العجلتين مقيدة الاتجاه بأستخدام التحكم الديناميكي العصبي المدرك المبني على خوارزمية الامثل استنادا إلى النموذج الديناميكي والخوارزمية الأمثلية ذات التنغيم الذاتي وبشكل حي متصل . ان الهدف من وحدة التحكم المقترحة هو الحصول على منظومة سيطرة ذات ادراك للربوتات المتحركة ذات العجلتين في تتابع مسار محدد مسبقا بسرعة وبدقة. ويتم الحصول على القيم المثلى لعناصر وحدة التحكم على طول المسار باستخدام خوارزمية حشد الجسيمات الأمثلية. من خلال نتائج المحاكاة تم اثبات متانة وكفاءة خوارزمية تنغيم المسيطر المقترح و باستخدام لغة الماتلاب, حيث تم تتبع المسار المرغوب بأقل خطأ ممكن والتغلب على الاضطرابات الديناميكية غير الممثلة بالحصول على تحكم امثل لعزم عجلتي الروبوت اليمنى واليسرى مع استدعاء اقل لدالة التقيم .


Article
USEs OF GA, PSO and MPSO TO BREAK TRANSPOSITION CIPHER SYSTEM: comparative study

Author: Mohamed H. Albawi
Journal: Journal of College of Education مجلة كلية التربية ISSN: 18120380 Year: 2016 Issue: 5 Pages: 207-226
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

GA is an adjustable search method that has the ability for search in smart way to find the best solution and trying to reduce the time that required for obtaining the optimal solution. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm emulate the behavior of a swarm of fish and bird flocks. It's a heuristic global optimization method which can be implemented and applying to solve various optimization problems. The most attractive of using PSO is that it has a fast convergence than the other global optimization methods. Modify PSO (MPSO) is a relatively new approach to attacks transposition cipher which it depends on using multi swarms rather than single swarm and allowing the particles in all swarms to exchange information between them in order to obtains the best solution from all swarms. This research focuses on use GA, PSO and MPSO to cryptanalyze transposition cipher based on a new tools to determine the fitness function by calculating the Diagram(DG), Trigram(TG) and Quadgram (QG) frequency of letters. It is shown that such algorithms can be used to reduce the number of trails which are needed to determined the initial states of the attacked systems using ciphertext only attack. Experimental results show the successful applications of GA, PSO and MPSO in cryptanalysis of transposition cipher system. Also, the experimental results indicate that the MPSO is more powerful than the other techniques in cryptanalysis transposition depending on the accuracy of results.


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
Design And Implementation Of Fuzzy Rule-Based Expert System For Endocrine Glands Disease Diagnosis Using Particle Swarm Optimization Algorithm
تصميم وتنفيذ نظام خبير مضبب لتشخيص امراض الغدد الصماء باستخدام خوارزمية الطيــور

Author: Amir. Y. Mahdi
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2014 Volume: 9 Issue: 3 Pages: 1-14
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Endocrinology and metabolism is the branch of medicine concerned with the study of the diseases of the endocrine organs, disorders of hormone systems, and their target organs and disorders of the pathways of glucose and lipid metabolism in health and disease. Medical diagnosis is an important but complicated task that should be performed accurately and efficiently and its automation would be very useful in this domain (medical domain). It encompasses the assessment of patients with such disorders and the use of laboratory methods for diagnosis and monitoring of therapy. In this project we will design expert system model to detect and diagnose endocrinology disease. The disease is determined by using a Particle Swarm Optimization Algorithm. The objective of this algorithm is to obtain a solution and result optimization and better by matching the rules resulting from the fuzzy logic with one of the rules of the disease, means that every rule of the disease represents the best solution - via simulate the behavior of birds in search of the best food ,Thus, any system based on this algorithm will be shaped in the beginning from the random aggregation (the rule resulting from fuzzy) of random solutions, and search within this assembly a perfect solution(looking for rule most match with one of the diseases) and by updating generations .

أمراض الغدد الصماء والتمثيل الغذائي هو فرع من فروع الطب المعنية بدراسة أمراض أجهزة الغدد الصماء، واضطرابات نظم الهرمونات، والأعضاء المستهدفة واضطرابات في مسارات أيض الجلوكوز والدهون في الصحة والمرض. التشخيص الطبي هو مهمة هامة ولكن معقدة ينبغي أن تقوم بدقة وكفاءة والتشغيل الآلي من شأنه أن يكون مفيدا للغاية في هذا المجال(المجال الطبي). في هذا المشروع سوف نقوم بتصميم نموذج نظام خبير مضبب لكشف وتشخيص مرض الغدد الصماء. يتم تحديد المرض من خلال استخدام خوارزمية الطيور. الهدف من هذه الخوارزمية هو الحصول على الحل والنتيجة الأمثل والأفضل بواسطة تطابق القاعدة الناتجة من الضبابي مع قاعدة احد الأمراض إي إن كل قاعدة للأمراض تمثل الحل الأمثل– عبر محاكاة سلوكيات الطيور في البحث عن الطعام الأفضل – وبالتالي فإن أي نظام يعتمد على هذه الخوارزمية سيتشكل في البداية من تجمع عشوائي(أي القاعدة الناتجة من الضبابي) من الحلول العشوائية , ويتم البحث ضمن هذا التجمع عن الحل الأمثل(أي يبحث عن القاعدة الأكثر تطابق مع احد الأمراض) وذلك عبر تحديث الأجيال.


Article
Random Number Generator based on Hybrid Algorithm between Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm and 3D-Chaotic System and its Application
مولد الأرقام العشوائية بالاعتماد على خوارزمية هجينة بين أسراب الجسيمات والأنظمة الفوضوية مع تطبيقات

Author: Rajaa Ahmed Ali رجاء احمد علي
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2018 Volume: 8 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 1-20
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

There are many ways to reach premature convergence in the solution process and fall into the local optimal solution, one of easiest in Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. Many of interesting features such as 3D chaotic maps effected by initial condition and system parameter and mixing properties. In this paper, we exploit these interesting properties of 3D chaotic maps and PSO algorithm to design and implement a random number generator called 3D-LMPSO. To evaluate the randomness of the bits stream generated by 3D-LMPSO, the seven tests of NIST suite are used. The proposed 3D-LMPSO could be used in many applications requiring random binary sequences and in the design of secure cryptosystem, we apply (fingerprint and Iris) images.

خوارزمية سرب الجسيمات(PSO) هي واحدة من الخوارزميات المهمة لمعالجة الوقوع في الحل المحلي الأمثل. الأنظمة الفوضوية تمتاز بحساسيتها للشروط الابتدائية وذلك لانه أي تغيير طفيف في المدخلات يؤدي الى تغيير كبير في النتائج مما يعطي مخرجات ذو عشوائية عالية. في هذا البحث تم تصميم وتنفيذ خوارزمية هجينة من خوارزمية (PSO) التقليدية والأنظمة الديناميكية الفوضوية لتجاوز نقاط الضعف الحاصلة وتم الاستفادة من الدالة اللوجستية الفوضوية ذو البعد الثلاثي لاعطاء عشوائية الى معادلات خوارزمية سرب الجسيمات لتوليد متابعة من البتات اجتازت الاختبارات السبعة العشوائية (Frequency (monobit) test, Runs test, Approximate Entropy Test, Frequency Test within a Block , Cumulative Sums (Cusums), Overlapping Template Matching, Serial Test ) ,) التي تم اجرائها ضمن حقيبة(NIST) بنجاح. وقد تم تطبيق الخوارزمية لتشفير صور مختلفة من بينها بصمات الأصابع وقزحية العين.


Article
Analysis of Scalability and Sensitivity for Chaotic Sine Cosine Algorithms

Authors: Ramzy S. Ali --- Dunia S. Tahir
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2018 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 139-154
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Chaotic Sine-Cosine Algorithms (CSCAs) are new metaheuristic optimization algorithms. However, Chaotic Sine-Cosine Algorithm (CSCAs) are able to manipulate the problems in the standard Sine-Cosine Algorithm (SCA) like, slow convergence rate and falling into local solutions. This manipulation is done by changing the random parameters in the standard Sine-Cosine Algorithm (SCA) with the chaotic sequences. To verify the ability of the Chaotic Sine-Cosine Algorithms (CSCAs) for solving problems with large scale problems. The behaviors of the Chaotic Sine-Cosine Algorithms (CSCAs) were studied under different dimensions 10, 30, 100, and 200. The results show the high quality solutions and the superiority of all Chaotic Sine-Cosine Algorithms (CSCAs) on the standard SCA algorithm for all selecting dimensions. Additionally, different initial values of the chaotic maps are used to study the sensitivity of Chaotic Sine-Cosine Algorithms (CSCAs). The sensitivity test reveals that the initial value 0.7 is the best option for all Chaotic Sine-Cosine Algorithms (CSCAs).


Article
Design of a Nonlinear Fractional Order PID Neural Controller for Mobile Robot based on Particle Swarm Optimization

Authors: Ahmed Sabah Al-Araji --- Luay Thamir Rasheed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 12 Part (A) Engineering Pages: 2318-2333
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The goal of this paper is to design a proposed non-linear fractional order proportional-integral-derivativeneural (NFOPIDN) controller by modifying and improving the performance of fractional order PID (FOPID) controller through employing the theory of neural network with optimization techniquesfor the differential wheeled mobile robotmulti-input multi-output (MIMO) systemin order to follow a desired trajectory. The simplicity and the ability of fast tuning are important features of the particle swarm optimization algorithm (PSO) attracted us to use it to find and tune the proposed non-linear fractional order proportional-integral-derivative neural controller’s parameters and then find the best velocity control signals for the wheeled mobile robot. The simulation results show that the proposed controller can give excellent performance in terms of compared with other works (minimized mean square error equal to 0.131 for Eight-shaped trajectory and equal to 0.619 for Lissajous- curve trajectory as well as minimum number of memory units needed for the structure of the proposed NFOPIDN controller (M=2 for Eight-shaped trajectory and M=4 for Lissajous- curve trajectory) with smoothness of linear velocity signals obtained between (0 to 0.5) m/sec.

Listing 1 - 10 of 17 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (17)


Language

English (14)

Arabic and English (3)


Year
From To Submit

2019 (4)

2018 (3)

2017 (3)

2016 (5)

2014 (1)

More...