research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

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
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
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.


Article
Comparison Between The Optimal Application of Variable Structure Controller (VSC) and Power System Stabilizer (PSS) Using Particle Swarm Optimization (PSO) in Improving System Stability
مقارنة بين التطبيق المثالي للمسيطر المتغير البنية((VSC وجهاز موازنة منظومة القدرة (PSS)باستخدام امثلية الجسيمات ((PSO في استقرارية منظومة القدرة

Author: Hashim Dhahir Mohammed AL-Thabhawe
Journal: Muthanna Journal of Engineering and Technology(MJET) مجلة المثنى للهندسة والتكنولوجيا ISSN: 25720317 25720325 Year: 2017 Volume: 5 Issue: 1 Pages: 43-50
Publisher: Al-Muthanna University جامعة المثنى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper is studying the improvement of the power system stability by optimal design of variable structure controller (VSC) and power system stabilizer (PSS) based on Particle Swarm Optimization (PSO) . Switching vector and the switching feedback gains optimal values of variable structure controller and optimal parameters of power system stabilizer are finding by using Particle Swarm Optimization (PSO). The variable structure controller and power system stabilizer parameters are tuned optimally to minimize the objective function of the problem . By Using each of optimal (VSC) and optimal (PSS) with the developed model of a single machine infinite bus power system and after comparison the simulation results of two controllers, The results of using the optimal VSC design shows it provides a simple method for arriving to the settings of the VSC and optimal VSC improved the power system stability best than PSS

الهدف الرئيسي من هذا البحث هو دراسة تحسين استقرارية منظومة القدرة باستخدام تصميم مثالي لكل من الميسطر المتغير البنية (VSC)و جهاز موازنة منظومة القدرة (PSS) المستند على الخوازمية الامثلية PSO)) .وتم ايجاد القيم المثالية لاعدادات المسيطرين باستخدام الخوارزمية الامثلية((PSO واعتمد مبدأ الوصول الى التصميم الامثل للمسيطرين بالمناغمة الامثلية لتصغير دالة الهدف .تم استعمال المسيطر المتغير البنية و جهاز موازنة منظومة القدرة المثاليين مع النموذج الخطي لمنظومة قدرة ذات ماكنة واحدة وموصل عمومي لامتناهي.وبعد مقارنة النتائج الناتجة من استعمال كل من (VSC)و (PSS ) المثاليين مع منظومة القدرة. بينت النتائج ان المسيطر المثالي المتغير البنية يقدم طريقة نظامية بسيطة للوصول الى اعداداته وكذلك اكثر فعالية في تحسين استقرارية منظومة القدرة من جهاز موازنة منظومة القد رة


Article
The Use of Particle Swarm Algorithm to Solve Queuing Models with Practical Application
استعمال خوارزمية سرب الطيور لحل نماذج صفوف الانتظار مع تطبيق عملي

Authors: صباح منفي رضا --- أنسام علاوي إبراهيم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 96 Pages: 302-319
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper includes the application of Queuing theory with of Particle swarm algorithm or is called (Intelligence swarm) to solve the problem of The queues and developed for General commission for taxes /branch Karkh center in the service stage of the Department of calculators composed of six employees , and it was chosen queuing model is a single-service channel M / M / 1 according to the nature of the circuit work mentioned above and it will be divided according to the letters system for each employee, and it was composed of data collection times (arrival time , service time, departure time) In minutes , Where it was data Test the obtained them found it distributed statistical distribution commensurate with the nature of the data and when tested were found to be distributed the distribution of arrival (Discrete Uniform distribution) and the distribution service (Exponential distribution ) , and it was finding performance measures (the service provided) in the system ( Ls , Lq , Ws , Wq ), and the problem is resolved to the research using software MATLAB R2013a Version : 8.1 and it get the required results, and This paper aims Solve the problem of The queues in General commission for taxes / branch Karkh center and reduce the customer waiting times and improving the efficiency of the service provided.

يتضمن هذا البحث تطبيق نظرية صفوف الانتظار مع خوارزمية سرب الطيور أو ما يسمى ب(ذكاء السرب) لحل مشكلة صفوف الانتظار وتطويرها للهيئة العامة للضرائب / فرع كرخ المركز في مرحلة الخدمة لقسم الحاسبة المتآلف من ستة موظفين, وتم أختيار نموذج صف الانتظار ذو قناة الخدمة الواحدة M/M/1 بحسب طبيعة عمل الدائرة المذكورة أنفاً ويكون مقسم حسب نظام الأحرف لكل موظف, وتم جمع البيانات المتآلفة من الأوقات ( وقت الوصول, وقت الخدمة, وقت المغادرة ) بالدقائق, حيث تم اختبار البيانات المستحصل عليها ووجد أنها تتوزع التوزيع الأحصائي الذي يتنــاسب مع طبيـــعة البيانات وعند أختبـارها وجــد أنها تتوزع توزيع الوصـــــول ( التوزيع المنتظم المتقطع Discrete Uniform distribution ) وتوزيع الخـدمة (التوزيع الآسي Exponential distribution ), وإيجاد مقاييس ألاداء ( الخدمة المقدمة) في النظام Ls , Lq , Ws , Wq) ), و تم حل مشكلة البحث بأستخدام برنامج MATLAB R2013a Version : 8.1 والحصول على النتائج المطلوبة, ويهدف البحث لحل مشكلة صفوف الانتظار لهيئة العامة للضرائب / فرع كرخ المركز وتقليل من أوقات الانتظار الزبائن وتحسين كفاءة الخدمة المقدمة.


Article
A Comparative Study of Various Intelligent Algorithms based Path Planning for Mobile Robots
دراسة مقارنة لخوارزميات ذكية مختلفة القائمة على تخطيط المسارات لعدد من الروبوتات المتنقلة

Authors: Muna Mohammed Jawad منى محمد جواد --- Esraa Adnan Hadi أسراء عدنان هادي
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 6 Pages: 83-100
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In general, path-planning problem is one of most important task in the field of robotics. This paper describes the path-planning problem of mobile robot based on various metaheuristic algorithms. The suitable collision free path of a robot must satisfies certain optimization criteria such as feasibility, minimum path length, safety and smoothness and so on. In this research, various three approaches namely, PSO, Firefly and proposed hybrid FFCPSO are applied in static, known environment to solve the global path-planning problem in three cases. The first case used single mobile robot, the second case used three independent mobile robots and the third case applied three follow up mobile robot. Simulation results, which carried out using MATLAB 2014 environment, show the validity of the kinematic model for Nonholonomic mobile robot and demonstration that the proposed algorithm perform better than original PSO and FF algorithms under the same environmental constraints by providing the smoothness velocity and shortest path for each mobile robot.

بشكل عام تعتبر مشكلة تخطيط المسار واحدة من أهم المهام في مجال الروبوتات. يصف هذا البحث مشكلة تخطيط مسار للروبوتات متحركة استنادا الى خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة. ويجب ان يفي مسار الروبوت بعدد من المعايير ومنها طول المسار والسلامة. في هذا البحث يتم تطبيق ثلاثة طرق مختلفة وهي خوارزمية اليرقات المضيئة، خوارزمية سرب الطيور وخوارزمية اليراعات المضيئة وسرب الطيور المشوشة الهجينة المقترحة في بيئة ثابتة ومعروفة لحل مشكلة تخطيط المسارات وبثلاث حالات. في الحالة الأولى، روبوت متنقل واحد، وفي الحالة الثانية، ثلاثة روبوتات متنقلة مستقلة أما في الحالة الثالثة ثلاثة روبوتات متنقلة متتابعة. وتظهر صحة النموذج المستخدم للروبوت المتحرك وتوضح ان الخوارزمية الهجينة المقترحة تؤدي أداء أفضل من خوارزمية سرب الطيور وخوارزمية اليراعات المضيئة تحت نفس الشروط البيئية عن طريق الحصول على سرع سلسة وأقصر مسارات لعدد من الروبوتات المتنقلة.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (6)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)

2017 (2)

2016 (2)

2014 (1)