تتكون الشبكات اللاسلكية النقالة من مجموعة من العقد المتحركة و المتعاونة، إذ بإمكان
كل عقدة التحرك بشكل عشوائي و بسرعة معينة في أي اتجاه دون الاعتماد على مدير
مركزي. لهذا النوع من الشبكات العديد من الاهتمامات البحثية لاستخداماتها في المجال
العسكري
و في حالات الطوارئ و الكوارث الطبيعية. تكمن المشكلة الأساسية التي تعانيها
هذه الشبكات في عملية التوجيه و ذلك لعدم وجود بنية تحتية ثابتة، إذ تتولى كل عقدة
مسؤولية التوجيه. لذلك تم في السنوات الأخيرة اقتراح العديد من بروتوكولات التوجيه
التقليدية لهذا النوع من الشبكات، لكن هذه البروتوكولات لا تدعم جودة الخدمة في بيئات
مختلفة. قامت بعض الدراسات بالتحسين على بعض هذه البروتوكولات لتدعم جودة
الخدمة مع بيئات محددة، نقوم في هذا البحث بعرض دراسة مرجعية وافية على بعض
بروتوكولات التوجيه المحسنة.
نُقدم في هذه المقالة طريقة، لإيجاد متحكم تكيّفيّ أمثل بالشكل المباشر للأنظمة الخطية
مستمرة الزمن، بدون معرفة المصفوفات الحركية للنظام. و تُوظف الطريقة المقترحة إحدى
تقنيات بحوث العمميات الذكية، و هي تقنية البرمجة الديناميكية التكيفية لحل معادلة ريك
اتي
الجبرية بشكل تكراري، باستخدام معلومات مباشرة من الحالة و الدخل، و بدون الحاجة إلى
معرفة مُسبقة لحركيات النظام. و يُمكن بالإضافة لذلك إجراء كل التكرارات باستخدام
معلومات الحالة و الدخل ذاتها لمرات عديدة و على بعض الفترات الزمنية الثابتة. كما تم
في هذه المقالة تطوير خوارزمية عملية مباشرة، و تم تطبيقها لتصميم متحكم أمثل بمحرك
ديزل نفاث مع إعادة تدوير غاز العادم.
تم في هذا البحث التعرف على بروتوكولات التوجيه المحسنة و التي تدعم عدة مسارات بين العقدة المصدر
و العقدة الهدف.
تم في هذا البحث دمج تقنيتين من تقنيات الذكاء الصنعي، و هما خوارزمية أمثلية مستعمرة النمل
(ACO) و الخوارزمية الجينية (GA) لتحقيق أمثلية نظام التعلم المُعزّز العودي لتداول الأسهم. و يعتمد نظام التداول المقترح على خوارزمية أمثلية مستعمرة النمل و الخوار
زمية الجينية لاختيار مجموعة مثالية من
المؤشرات الأساسية و الفنية لتحسين أداء التداول.
