Do you want to publish a course? Click here

Genetic Algorithms Parameters Effects in Finding Optimal Solution

تأثير متغيرات الخوارزميات الجينية في مسائل إيجاد الحل الأمثل

2542   4   75   0 ( 0 )
 Publication date 2006
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

Scientists nowadays increased their interest in artificial intelligence because of the rapid development in the modern age. This development increased the complexity of systems in order to consent society rapid needs in getting systems of better reliability and high performance. Artificial Intelligence solved many difficult and sticky problems. We are going to define the genetic algorithms(GA) which is one of the artificial intelligence branch because of its ability to solve many complex problems in Different scientific aspects either in computer science[8] or operational research and image processing[7] or social science[9]. In this essay, we used GA to find the maximum value of continuous function within a limited rang to study the effect of some of the most important GA parameters on the performance and accuracy of the results. We noticed the effects of probability of mutation, population size and the number of the repeated operations on the results accuracy and execution time in choosing the Roulette Wheel Selection procedure. After that, we compare between the Roulette Wheel procedure and the Elitism Selection procedure.


Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول الورقة البحثية خوارزميات الجينات (Genetic Algorithms) واستخدامها في البحث والتحسين والتعلم الآلي. تبدأ الورقة بمقدمة عن خوارزميات الجينات وتشرح كيفية ترميز الكروموسومات باستخدام المتغيرات الثنائية والمتصلة. تتناول الورقة أيضًا إجراءات الاختيار مثل اختيار عجلة الروليت، وتشرح كيفية حساب احتمالية الاختيار بناءً على ملاءمة الكروموسومات. يتم شرح عملية التهجين (Crossover) باستخدام طرق متعددة مثل التهجين البسيط والتهجين النقطي. كما تتناول الورقة عملية الطفرة (Mutation) وتوضح كيفية حساب احتمالية الطفرة. يتم تقديم أمثلة عملية باستخدام برنامج Matlab لشرح كيفية تطبيق هذه الخوارزميات في البحث عن الحلول المثلى. تتناول الورقة أيضًا تأثير حجم السكان وعدد الأجيال على أداء الخوارزميات الجينية وتقدم نتائج تجريبية لدعم النقاط المطروحة.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر الورقة البحثية شاملة في تناولها لموضوع خوارزميات الجينات، حيث تغطي معظم الجوانب الأساسية لهذه الخوارزميات من ترميز الكروموسومات إلى إجراءات الاختيار والتهجين والطفرة. ومع ذلك، يمكن أن تكون الورقة أكثر وضوحًا في بعض الأجزاء، حيث أن بعض المعادلات والرسوم البيانية قد تكون معقدة للقارئ غير المتخصص. كما أن الورقة تعتمد بشكل كبير على برنامج Matlab، مما قد يحد من إمكانية تطبيق النتائج في بيئات برمجية أخرى. كان من الأفضل أيضًا تقديم مقارنة بين خوارزميات الجينات وخوارزميات تحسين أخرى لإعطاء القارئ فكرة أوسع عن مزايا وعيوب كل منها.
Questions related to the research
  1. ما هي خوارزميات الجينات؟

    خوارزميات الجينات هي خوارزميات تحسين تعتمد على مبادئ الانتقاء الطبيعي والوراثة. تُستخدم في البحث عن الحلول المثلى في فضاء الحلول الكبير والمعقد.

  2. ما هي طرق ترميز الكروموسومات في خوارزميات الجينات؟

    يمكن ترميز الكروموسومات باستخدام المتغيرات الثنائية أو المتصلة. يتم اختيار نوع الترميز بناءً على طبيعة المشكلة المراد حلها.

  3. ما هو اختيار عجلة الروليت وكيف يعمل؟

    اختيار عجلة الروليت هو إجراء اختيار يعتمد على احتمالية اختيار الكروموسومات بناءً على ملاءمتها. يتم حساب احتمالية الاختيار لكل كروموسوم بناءً على نسبة ملاءمته إلى مجموع ملاءمة جميع الكروموسومات في السكان.

  4. كيف يتم حساب احتمالية الطفرة في خوارزميات الجينات؟

    يتم حساب احتمالية الطفرة بناءً على معدل الطفرة المحدد مسبقًا. يتم تطبيق الطفرة على الجينات الفردية في الكروموسوم بناءً على هذه الاحتمالية لتوليد تنوع جيني جديد.


References used
E. Goldberg, David, “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning “, Addison-Wesley Publishing Company, Inc, 1989
Goldberg, D. E., & Lingle, R. (1985). "Alleles, loci, and the traveling salesman problem". Proceedings of an International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, 154-159
Meyer, D, C. "An evolutionary Algorithm with Applications to statistics". Journal of computational and graphical ststistics, volume 12, number 2, pages 1-17, DOI:10.1198/106186003169
rate research

Read More

In this paper we present mathematical models for transportation problems, primal problem and dual. First, we show how is the formulation of dual transportation problem models. Finally, As a solution to the two models lead to a solution other model, we have to dissolve the Dual transportation problem, so we relied on the least cost method in resolving the primal transportation problem.
With the increasing use of technologies and automation in different sides of modern life, the outage of electricity became a big issue that widely affects the daily life of most sectors like industrial, economical or even entertaining sector. So it became so necessary to achieve a high-reliability electrical system to insure the continuation of electricity supply to the end consumer. Consequently, in this research, we are studying a new method of service restoration using genetic algorithms to increase the reliability of distribution systems and improving its performance. The research includes a brief aver view of electrical systems reliability and the basics of Genetic Algorithms and the use of these techniques in dispatching centers. In addition we have designed a program in "MATLAB" environment to apply the service restoration technique using genetic algorithms, and the program has been tested on a case study with the relative results shown .
This research includes analyzing and designing of high water tanks using elastic method. Also, analyzing the structural supporting system using the Second Equivalent Static Method, then analysis by using Linear Dynamic Method - Response Spectra M ethod utilizing Sap2000 program and performing necessary comparison.
In this paper, a modern method of restoring service in electrical power systems was examined through an automated coordination center using genetic algorithms.
It was investigated in this study the influence of Carboxymethylcellolose (CMC) solution concentration, temperature, and pH on the rheological properties according to the shear stress as function of shear rate. Experimental results show that shea r stress increase at all operational conditions as the shear rate increase. When the shear rate is constant, the shear stress increases also with the increasing of both concentration and pH as well as the decreasing of temperature.
comments
Fetching comments Fetching comments
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا