ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

سوف ندرس في هذا البحث طريقة جديدة لتتبع مجموعة من طيور الحجل ، حيث يتم وضع الحساسات على هذه الطيور من أجل مراقبة نمط وسلوك حياتها ، فالتحدي الهام في هذا البحث هو معرفة مواقع هذه الحيوانات المتحركة عند حاجتنا لذلك لنتمكن من تقديم المساعدة الضرورية لها و في الوقت المناسب ، لذلك سوف نقدم طريقة جديدة تؤمن لنا دقة مقبولة في تحديد مواقع الحيوانات لكن بطريقة بسيطة و سهلة و غير مكلفة و قليلة استهلاك الطاقة مقارنة مع الطرق الأخرى المتبعة في تتبع الحيوانات ، و ذلك بالاعتماد على مجموعة من العقد المرجعية المعروفة الموقع مسبقا، حيث يتم إرسال معلومات الحساسات المتحركة إلى مجمع مركزي عن طريق هذه العقد المرجعية و تحليلها و الاستفادة منها في تحديد موقع تقريبي للحيوان ، سوف نقوم بتقييم هذه الطريقة باستخدام محاكي الشبكات (NS2).
تستخدم الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف على نطاق واسع من المجالات في سبيل حل مسائل الأمثلة, و التي تتطلب وجود عدة أهداف متعارضة يجب أخذها بعين الاعتبار معاً. تمتلك خوارزميات الأمثلة التطورية الأساسية عدة عيوب, مثل الافتقار إلى معيار جيد لإنها ء العمل, و عدم وجود براهين تثبت التقارب الجهد. غالباً ما تستخدم خوارزمية أمثلة تطورية هجينة متعددة الأهداف للتغلب على هذه العيوب.
يعتبر تخطيط الحركة من القضايا الهامة و الملحة لما يعطيه للروبوت من قدرة على الوصول إلى الهدف بشكل آلي و منع الاصطدام بأي عائق، مما يرفع من أداء الروبوت و يقلل من كلفته التشغيلية. و يقسم تخطيط حركة الروبوت عادةً إلى قسمين: يقوم الأول بإيجاد المسار الم ناسب و يضمن الثاني تتبع الروبوت لهذا المسار وصولاً لهدفه. يعتمد هذا البحث على التقنيات المستخدمة في أحد أشهر خوارزميات تجنب العوائق (خوارزميات Bug) من أجل إيجاد مسار عام للروبوت. و تطبق تلك المسارات الناتجة على أرض الواقع باستخدام روبوت Boe-Bot تفاضلي القيادة.
يتركز البحث على تطوير الخوارزمية IDEA و ذلك بإضافة طبقات جديدة إليها معتمدة على BBM و ذلك للحصول على خوارزمية مطورة بثلاث مفاتيح و كتلة دخل معطيات.
تستخدم الشبكة العصبية الصنعية طريقة تعلم استقرائي، و تتطلب بشكل عام أمثِلة لبيانات التدريب، بينما تستخدم الخوارزمية الجينية تعلم اقتطاعي، و تتطلب تابع هدف. لقد تمّ تنظيم التعاون بين هاتين التقانتين في دراستنا هذه بغرض تعزيز أداء كل تقانة من خلال بن اء نظام هجين منهما، عن طريق كتابة برمجيّة عامّة باستخدام برنامج MATLAB بغرض الاختيار الفعّال لمتحولات الدخل لعمليات التنبؤ، و أمثلة أوزان شبكة البيانات قيد الدراسة، و من ثمّ تطبيق هذه البرنامج على بيانات يوميّة، تمّ جمعها من حوض نهر الكبير الجنوبي هي (الهطول، التبخر، الحرارة، الرطوبة النسبية و الجريان النهري بتأخر زمني مقداره يوم واحد) بغرض التنبؤ بالجريان النهري.
تُصنف الخدمات التي يطلبها المستخدمون عبر شبكة الانترنت إلى نوعين أساسيين، خدمات تعمل بالزمن الحقيقي مثل تطبيقات الفيديو و الصوت بالزمن الحقيقي و هي تستخدم بروتوكول (UDP (Unit Datagram Protocol، و خدمات أخرى تعمل بالزمن غير الحقيقي مثل تطبيقات تصفح ال ويب (HTTP (Hiyber Text Transfer Protocol و نقل الملفات FTP) File Transfer Protocol) و تستخدم بروتوكول TCP( Transmission Control Protocol). يتم في هذا البحث دراسة و تحليل الخوارزميات التي تحسن جودة الخدمة لمختلف هذه التطبيقات، فمن أجل تطبيقات الزمن الحقيقي يتم استخدام قواعد الرتل التي تعطي أفضلية لهذه الخدمات و تحقق أقل تأخير زمني، أما من أجل تطبيقات الزمني غير الحقيقي فيتم دراسة خوارزميات التحكم بالازدحام التي تحقق أفضل أداء لعملية النقل الموثوق بوجود الازدحام عبر شبكة الانترنت. تم استخدام برنامج المحاكاة Opnet 14.5 لمحاكاة الخدمات المختلفة عبر شبكة الانترنت، و تبين نتائج الدراسة الحصول على أقل تأخير زمني لخدمة الصوت، و تحقيق معدل إرسال عالي لتطبيق FTP بوجود ضياع للرزم في الشبكة.
تعتبر تقنية التطوير بعيد المدى "LTE" من أحدث تقنيات الاتصالات التي تندرج ضمن تقنيات الجيل الرابع من الاتصالات الخلوية، و التي تدعم سرعات عالية و عرض حزمة كبير، بالإضافة لتقديمها إمكانيات للتعامل مع جودة الخدمة المرتبطة بأنواع محددة من البيانات، ن تيجةً لذلك فإنها تحظى باهتمام واسع و كبير من الباحثين و المستخدمين. إن التحدي الأكبر الذي يواجه شبكات التطوير بعيد المدى "LTE" هو القدرة على ضمان جودة الخدمة لكل مستخدمي الشبكة طالما هذه الشبكات تخدّم كل من مستخدمي الصوت و البيانات بنفس الوقت، لذلك جاءت دراستنا لتبين أثر مجموعة من خوارزميات الجدولة على انتقال بيانات "TCP" و بيانات صوتية و فيديوية.
نعرض في هذا البحث النماذج الرياضية لمسائل النقل. المسألة الأولية و الثنوية. بينا أولا كيف تتم صياغة النماذج الثنوية لمسائل النقل. أخيرا, و بما أن حل أحد النموذجين يقود إلى حل النموذج الآخر, قمنا بحل المسألة المرافقة لمسألة النقل و اعتمدنا بذلك على طريقة الكلفة الأقل في حل مسألة النقل الأولية.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا