research centers


Search results: Found 11

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by

Article
The Effect of Pseudo-Meiosis Genetic Algorithm on Bit-Coding Stationary Genetic Search

Author: Bara’a Ali Attea
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2006 Volume: 47 Issue: 1 Pages: 160-165
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Yoshida and Adachi’s diploid genetic algorithm- the so-called pseudo-Meiosis genetic Algorithm (psM GA)- was focused on preserving population diversity and adapting the population quickly to problem changes. The large population diversity provided by psM GA with good adaptation to the problem changes were effective and sufficient to tackle non-stationary traveling salesman problem. They did not apply this genetic algorithm to other problem domains, like bit-coding problems. Hence, in this paper we revisit the psM GA, apply it on bit-coding problems so as to see the effect and search power of this genetic search algorithm on this problem domain.

Keywords


Article
Diploid GA with Real-valued vs. Binary-coded Recombination Operator in Diploid Genetic Algorithm

Author: Bara'a Ali Attea
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2005 Volume: 46 Issue: 1 Pages: 255-260
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Different evolutionary algorithms based on real coding have been presented for tracking parameter optimization problems. They include evolution strategies (ESs), and real-coded genetic algorithms (RCGAs). As the power of the GAs arises from their recombination (crossover) operator, and it may be considered to be one of the components to be borne in mind to improve the GA's behavior, researchers on evolutionary algorithms considered a new class of recombination operators- called real-valued recombination operators. In this paper, we examine the effect of real-valued recombination operator in diploid genetic algorithm, comparing its results with that of diploid genetic algorithm using bit-coding recombination operators.

لقد استعملت الخوارزميات التطورية ذو عامل المزج حقيقي التمثيل و على اختلاف انواعها في حل مشاكل امثلية المعاملات , و من بين هذه الخوارزميات الاستراتيجيات التطورية و الخوارزميات الجينية ذات التمثيل الحقيقي . بالنسبة الى الخوارزميات الجينية فان قوة الخوارزمية تكمن في عامل الجمع او ما يسمى عامل المزج و الذي من الممكن ان يعتبر جزء اساسي لتحسين سلوك الخوارزمية الجينية , و في هذا المجال قام الباحثون بايجاد طبقة جديدة من عوامل التوحيد و التي تدعى ب " عوامل المزج ذات القيم حقيقة التمثيل الثنائي " . هذا البحث يقدم مقارنة بين كفاءة عامل المزج ذو التمثيل الثنائي في الخوارزميات الجينية ثنائية المجموعة الكروموسومية .

Keywords


Article
Evolutionary Algorithms For Transferring Properties Between Images Part I: Grayscale Image Colorization
الخوارزميات التطورية لنقل الصفات بين الصور الجزء الأول: تلوين الصور الرمادية

Authors: Aminna Dahim Aboud --- Bara'a Ali Attea
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2006 Volume: 12 Issue: 4 Pages: 975-982
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, an evolutionary algorithm (EA) for “colorizing” grayscale images is introduced by evolving color patch transfer process between a source colored image and a target grayscale image. As the general problem of inverting a gray palette to a color palette is a severely under-constrained, ambiguous problem and has no exact, objective solution, human labor and costly semantic knowledge are required. The presented EA attempts to minimize the amount of human work by automatically choosing colored patches from the source image and applying their colors to the grayscale patches of the target image. Furthermore, the best patch matching over all EA parent individuals are recombined in a single multi-sexual recombination scheme to form a single offspring individual. Mutation, on the other hand, forms all other EA individuals. The simple technique of the proposed EA can be successfully and efficiently applied to a variety of images.

يهتم هذا البحث بأيجاد خوارزميات تطورية لحل مشكلة نقل الصفات بين الصور. في هذا الجزء نقدم خوارزمية تطورية تلائم مشكلة نقل الألوان من صورة مصدر ملونة الى صورة هدف رمادية. تعتمد الخوارزمية التطورية المقترحة على نقل رقع من الألوان من الصورة المصدر الى الصورة الهدف في آن واحد. يرجع سبب أختيارنا الخوارزمية التطورية الى طبيعة مشكلة التلوين نفسها, حيث تعد هذه المشكلة من المشاكل الغامضة والتي لاتمتلك الى حل صحيح ودقيق. الخوارزمية التطورية المقترحة تحاول التقليل من التدخل البشري في عملية التلوين بوساطة الأختيار الأتوماتيكي للرقع الملونة من الصورة المصدر ونقل الوان هذه الرقع الى الرقع الرمادية للصورة الرمادية. أقترحت طريقة التزاوج متعدد الأجناس لخلط أفضل الرقع المتطابقة لتوليد فرد واحد. من جهة أخرى، تتولى عملية الطفرة الوراثية توليد بقية الأفراد للجيل الجديد. طبقت الخوارزمية المقترحة بنجاح وبكفاءة على أنواع مختلفة من الصور.


Article
A Genetic Aproach for Automated Image Generation: Grayscale Image Generation

Authors: Aminna Dahim Aboud --- Bara'a Ali Attea
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2005 Volume: 11 Issue: 2 Pages: 393-403
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Non photorealistic rendering is a new research field in the areas of computer graphics. The goal is to give a more natural feel to computer generated images, by simulating various artistic techniques and to give the sense of an image without reproducing it. In this paper, we present a new evolutionary approach to non-photorealistic rendering of 2D black/white and grayscale images. The goal is to generate a painting that is close to a given input images. This problem can be formalized as a high-dimensional optimization problem, with local minima. We have developed a genetic algorithm that modifies the traditional uniform crossover to spread out vital genes at the expense of lethal genes rather than exchanging them between matting parents. A vital or lethal gene can be determined via a threshold field associated with each pixel gene that indicates the distance between a chromosome gene and the corresponding input image pixel. The proposed evolutionary painting framework demonstrates good results and achieves reasonable convergence.

تعتبر طريقة اداء التصوير غير حقيقي من حقول البحث الجديدة في مجال رسوم الحاسوب. الهدف هو اعطاء امكانية اكبر لتوليد الصور عن طريق الحاسوب بواسطة محاكاة تقنيات فنية مختلفة و اعطاء مشهد الصورة بدون اعادة توليدها. في هذا البحث تم تمثيل طريقة تقدمية جديدة للتصوير غير الحقيقي للصور الابيض والاسود والرمادية الممثلة بشكلى مصفوفة ثنائية الابعاد. الهدف هو توليد رسم قريب من الصور المعطاة. هذه المشكلة ممكن صياغتها من المشاكل الامثلية المتعددة الابعاد التي تحتوي على نهايات سفلى.تم بناء خوارزمية جينية التي تعدل التزاوج المنتظم التقليدي لنشر الجينات الحيوية على حساب الجينات الميتة بدلا عن تبديل هذه الجينات بين الاباء المتزاوجة. يمكن تحديد الجين كونه حيوي او ميت بواسطة قيمة فاصلة مرتبطة مع كل جين مفرد والتي تعطي المسافة بين الجين للكروموسوم مع ما يقابله من قيمة مفردة في الصورة. الرسام التقدمي المفترض اثبت نتائج جيدة والتي تحقق تقارب معقول مع الصور المعطاة.


Article
Multi-Objective Set Cover Problem for Reliable and Efficient Wireless Sensor Networks
مشكلة تغطية المجموعة متعددة الأهداف لموثوقية وكفاءة شبكات الأستشعار اللاسلكية

Author: Bara'a Ali Attea براء علي عطية
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 2A Pages: 1147-1160
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Achieving energy-efficient Wireless Sensor Network (WSN) that monitors all targets at all times is an essential challenge facing many large-scale surveillance applications.Single-objective set cover problem (SCP) is a well-known NP-hard optimization problem used to set a minimum set of active sensors that efficiently cover all the targeted area. Realizing that designing energy-efficient WSN and providing reliable coverage are in conflict with each other, a multi-objective optimization tool is a strong choice for providing a set of approximate Pareto optimal solutions (i.e., Pareto Front) that come up with tradeoff between these two objectives. Thus, in the context of WSNs design problem, our main contribution is to turn the definition of single-objective (SCP) into a multi-objective problem by adopting an additional conflicting objective to be optimized. To the best of our knowledge, improving coverage reliability of WSNs has not been explored while simultaneously solving SCP problem. This paper addresses the problem of improving coverage reliability of WSNsusing a realistic sensing model to handle coverage uncertainty. To this end, this paper formulates the so-called multi-objective SCP with the goal of selecting the minimum number of sensors so that the selected set reliably covers all the targets.To cope with two optimization objectives rather than one objective, this paperinvestigates the use of a multi-objective evolutionary algorithm, the so-called non-dominated sorting genetic algorithm for tackling the formulated problem. Moreover, it adopts a heuristic crossover operator designed specifically to improve the performance of the algorithm.The effectiveness of the algorithm is verified in terms of sensors cost and coverage reliability under extensive simulations.

تحقيق شبكة الاستشعار اللاسلكية (WSN) الموفرة للطاقة و التيتراقب جميعا لأهداف وفي جميعا لأوقات هو التحدي الأساسي الذي يواجه العديد من تطبيقات المراقبة وعلى نطاق واسع. تعتبر مشكلة تغطية المجموعة (SCP) وحيدة الهدف مشكلة أمثلية hardNP-وتستخدم لتحديد مجموعة من الحد الأدنى من أجهزة الاستشعار النشطة لتغطية جميعا لمنطقة المستهدفة وبكفاءة. وإذا أدركن اأن تصميم WSN كفوء في استخدام الطاقة وبنفس الوقت توفير تغطية موثوقة هي في المنطق متناقضة مع بعضها البعض ، فأن الأمثلية متعددة الأهداف تعتبر خيار قوي لتوفير مجموعة من الحلول المثلى والتي تسمى باريتوالتقريبية (أي جبهة باريتو) والتي تأتي بالمفاضلة بين هذين الهدفين. في سياق مشكلة تصميم WSNs، ذا البحث يهدف (وعلى حدعلمنا لأول مرة) الىتحويل تعريف مشكلة تغطية الجموعة من مشكلة وحيدة الهدف (SCP) الىمشكلة متعددة الأهداف من خلال اعتماد طبيعة الأهداف المتضاربة . ويتناول هذا البحث مشكلة تحسين موثوقية تغطية الشبكة باستخدا منموذج أستشعار واقعيا لتعامل معحالة عدم اليقين في التغطية .ولهذه الغاية ، تم صياغة المشكلة بنموذج مايسمى متعددة الأهداف وذلك بهدف اختيار أق لعدد من أجهزة الاستشعار وبشكل موثوق تقوم بتغطية جميع الأهداف .في هذا البحث تم استخدام خوارزمية تطورية متعددة الأهداف ، والمعروفة بأسم الخوارزمية الجينية ذات الترتيب غير المهم ين لحلا لمشكلة. وعلاوة على ذلك، تم أقتراح مشغل خلط توجيه يصمم تخصيصا لتحسين أداء الخوارزمية. يتم التحقق من فعالية الخوارزمية من حيث التكلفة والموثوقية في التغطية تحت محاكاة واسعة النطاق.


Article
AHeuristic Strategy for Improving the Performance of Evolutionary Based Complex Detection in Protein-Protein Interaction Networks
أستراتيجية أرشادية لتحسين كشف المركبات في الشبكات البروتينية التفاعلية والمعتمد على الخوارزمية التطورية

Authors: Qusay Z. Abdullah --- Bara'a Ali Attea
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 4A Pages: 2513-2528
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

One of the most interested problems that recently attracts many research investigations in Protein-protein interactions (PPI) networks is complex detection problem. Detecting natural divisions in such complex networks is proved to be extremely NP-hard problem wherein, recently, the field of Evolutionary Algorithms (EAs) reveals positive results. The contribution of this work is to introduce a heuristic operator, called protein-complex attraction and repulsion, which is especially tailored for the complex detection problem and to enable the EA to improve its detection ability. The proposed heuristic operator is designed to fine-grain the structure of a complex by dividing it into two more complexes, each being distinguished with a core protein. Then, it is possible for each of the remaining proteins associated with the original coarse-grained complex to repulse from one of the new generated complexes while attracted by the core protein of the second complex. The topology-based complex detection models presented in the literature are adopted to inter-play with the proposed heuristic operator inside the EA general framework. To assess the performance of the EA when coupled with the proposed heuristic operator, the well known Saccaromycaes Cerevisiae yeast PPI network and one reference set of benchmark complexes created from MIPS are used in the experiments. The results prove the positive impact of the heuristic operator to harness the strength of almost all adopted EA models.

واحدة من أهم المشاكل والتي جذبت حديثا العديد من الابحاث في مجال الشبكات البروتينية التفاعلية (PPI) هي مشكلة كشف المركبات. ثبت هذه المشكلة بأنها صعبة للغاية, وحديثا تم أثبات بأن مجال الخوارزميات التطورية (EAs) له نتائج ايجابية. في هذا البحث تم أستحداث عامل ارشادي, يدعى تجاذب وتنافر البروتين الى المركب البروتيني وقد صممت خصيصا لمشكلة اكتشاف المركبات البروتينية ولأجل تمكين خوارزمية ال EA لتحسين قدرته الاكتشافية. صمم العامل الارشادي المقترح لغرض تصفية أو صقل هيكلية المركب البروتيني وذلك بمحاولة شطره الى اثنين من المركبات البروتينية، يميز كل واحد منها عن طريق بروتين جوهري. وعلى هذا الأساس يتم أعادة توزيع بقية بروتينات المركب الأصلي غير المصقول، كل بروتين حسب تجاذبه مع أحدى من البروتينات الجوهرية المستخلصة وتنافره من الآخر. تم في هذا البحث أيضا أعتماد النماذج الرياضية للخوارزمية التطورية والخاصة باكتشاف المركبات البروتينية والموجودة في الادبيات وتوضيف التعاون المتبادل بينها وبين العامل الارشادي المقترح بداخل الاطار العام التابع الى (EA). وعلى هذا الأساس تم تقييم اداء الخوارزمية التطورية عندما أرتباطها بالعامل الارشادي المقترح, مع استخدام شبكة البروتين التفاعلية (Saccaromycaes Cerevisiae yeast) ومصدر واحد للمركبات تم اناشاؤه من قبل (MIPS) في التجارب. النتائج اثبتت التاثير الايجابي للعامل الارشادي لاضهار قوة أغلب النماذج الرياضية للخوارزمية التطورية.


Article
A Fully Automatic Approach for Grayscale Image Colorization

Authors: Sana'a Khudayer Jaddwa Al-Janaby --- Bara'a Ali Attea
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2006 Volume: 12 Issue: 2 Pages: 237-245
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Colorization is a computer assisted process of adding color to a monochrome (grayscale) image or movie. The early published methods to perform the image colorizing rely on heuristic techniques for choosing RGB colors from a global palette and applying them to regions of the target gray-scaled image. The main improvement of the proposed technique is the adoption in a fully automatic way the genetic algorithm as an efficient search method to find best match for each pixel in the target image. The proposed genetic algorithm evolves a population of randomly selected individuals (that represents a possible color setting for target image using a reference colored source image toward solution that could resemble natural or real colors to the objects of the target scene). Moreover this study proposes new crossover operator, called Spread out Uniform Crossover (SUX) that turns the recombination scheme of uniform crossover over spreading vital genes at the expense of lethal genes rather than exchanging genes between mating parents to the generated offspring. The results of the proposed colorization techniques are good and plausible.

التلويـــن هو عملية مساعدة الحاسبة بإضافة اللون إلى الصورة أو الأفلام الأحادية اللون (الرماديــــة). تعول الطرق المنشورة سابقا لأداء عملية التلوين على التقنيات الحدسية لاختيارالالوان الأساسية (RGB colors) من لوحة ألوان الرسام وتطبيقها على مناطق الصورة الرمادية الهدف. التحسين الرئيسي للتقنية الجديدة هو اختيار الخوارزمية الجينية بشكل أوتوماتيكي كامل كطريقة بحث كفوءة لا يجاد التماثل الأحسن لكل عنصر صورة للصورة الهدف . تنشأ الطريقة الجينية المقترحة سكان لإفراد مختارون بشكل عشوائي )الذي يمثل تهيئة أو وضع اللون الممكن للصورة الهدف باستخدام مصدر- صورة ملونة – كمرجع نحو الحل الذي يمكن إن يشابه الألوان الطبيعية أو الحقيقية لكائنات المنظر الهدف) . بالإضافة لذلك فان هذه الدراسة تقترح عامل تهجين جديد يسمى تهجين النشر المنتظم (SUX ) الذي يحول أسلوب التناسل للتهجين المنتظم عبر نشر الجينات الحيوية على حساب الجينات الميتة , بدل إن يبادل الجينات بين الآباء المتزوجون إلى الذرية المتولدة .أن نتائج تقنية التلوين المقترحة جيدة وقابلة للتصديق ظاهريا.


Article
Solving Multiple-Container Packing Problems using Pseudo-Meiosis Genetic Algorithm

Authors: Deldar Ibrahem Abdo Al-Rahman --- Bara'a Ali Attea
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2005 Volume: 11 Issue: 3 Pages: 455-466
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Knapsack problems are a class of common but difficult (NP-complete or NP – hard) problems. Since, it is believed that no knapsack problem algorithm can be constructed whose computation time optimality increases as any polynomial function of the problem size. There is a variety of knapsack-type problems in which a set of entities, together with their values (profits)and sizes, is given, and it is desired to select one or more disjoint subsets so that the total of the sizes in each subset does not exceed given bounds and the total of the selected values is maximized .Diploid representation and dominance operator are advanced operators that attempt to improve upon the power of traditional genetic algorithms .Pseudo – Meiosis Genetic Algorithm(PsM GA) is one form of genetic algorithms that incorporate diploidy structure and dominance mechanism in their genetic search .the goal of this dissertation is to present the application of PsM GA in one of the promising combinatorial optimization problems- the Knapsack Problem (KP).Results obtained concern two types of KP: the 0/1 KP and the Multiple Container Packing Problem, MCPP. Moreover, several aspects are considered in experiments such as , the algorithm used for evaluation of the individuals (fitness evaluation ), the number of items (i.e., search space size ), the correlation between the weights and the profits of items, and the capacity of the knapsack.

ان مشاكل الظهر تصنف من ضمن المشاكل العامة (NP- Complete , & NP – Hard) طالما ان المتوقع بانه لاتوجد خوارزمية لمشاكل حقيبة الظهر ممكن بناؤها والتى يكون الوقت الأفضل لاحتسابها يتزايد كداله Polynomial لحجم المشكلة . هنالك تفاوت في أنواع مشاكل حقبية الظهر من ناحية مجموعة المدخلات سوية مع قيمتها (الأرباح) وأحجامها التى تكون معطاة بطريقة منتخبة لواحدة او اكثر من المجاميع الجزئية المنفصلة بحيث المجموع الكلي للأحجام في كل مجموعة جزئية لاتتجاوز الأوزان المحددة والمجموع الأعلى للقيمة المنتخبة .يعتبر التمثيل المضاعف وعامل التغلب من العوامل المتقدمة اللذان يحسنان قوة الخوارزمية الجينية التقليدية .خوارزمية الانشطار الكاذب هي نوع من الخوارزميات الجينية التى تدمج تقنية الهيكلية المضاعفة وتقنية التغلب في البحث الجيني .بالاضافة الى ذلك توفر خوارزمية الانشطار الكاذب ميكانيكية لاعادة بناء كروموسومات الفرد للجيل القادم .الهدف من هذا البحث هو توضيح تطبيق هذه الخوارزمية (dGA) و (PsMGA) على مجموعة من المشاكل الامثلية .مشكلة حقبية الظهر (the Knapsack problem (KP)) ولقد تم الحصول على نتائج لنوعين من ال KP: هي : KP 0/1 ومشكلة معينة عدة حاويات .(Multiple Container Packing Problem) حيث تم أخذ بنظر الاعتبار عدة هيئات لتجارب : تقييم الأفراد وعدد المواد وحجم فضاء العينة و العلاقة بين وزن وقيمة المادة وسعة حقيبة الظهر .


Article
An Evolution Strategy for Likelihood Estimator of ARMA (1,1) Model

Authors: Dr. Bara'a Ali Attea --- Basa'd Ali Hussain
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2006 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 108-117
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Keywords


Article
Patch - based Colorization of Grayscale Images

Authors: Dr. Bara'a Ali Attea --- Dr. Sarab Majeed Hameed --- Aminna Dahim Aboud
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2006 Volume: 9 Issue: 2 Pages: 58-63
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Keywords

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (11)


Language

English (10)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2016 (2)

2015 (1)

2006 (5)

2005 (3)