research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
The Use of Original and Hybrid Flower Pollination Algorithm In Estimating The Parameters of Software Reliability Growth Models

Authors: Jamal Salahaldeen Alneamy --- Marwah Marwan Abdulazeez Dabdoob
Journal: JOURNAL OF EDUCATION AND SCIENCE مجلة التربية والعلم ISSN: 1812125X Year: 2019 Volume: 28 Issue: 2 Pages: 196-218
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In order to assess software reliability, many software reliability growth models (SRGMs) have been used for estimation of reliability growth. . In this work, the parameters of (SRGMs) were estimated by using Flower Pollination Algorithm (FPA). Then, the (FPA) was hybrid with Real Coded Genetic Algorithm (RGA) to obtain Hybrid FPA (HFPA). The results that obtained from (FPA) are compared to the results of five algorithms: Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), the Dichotomous Artificial Bee Colony (DABC), Classic Genetic Algorithm (CGA) and the Modified Genetic Algorithm (MGA). The results showed that (FPA) outperformed the rest of the algorithms in parameters estimating accuracy and performance using identical datasets. Sometimes, the (DABC) showed better performance than (FPA). Other comparisons were made between (FPA) and (HFPA) and the results show that the hybrid algorithm outperformed the original one.


Article
Collective Robotics Search using Particle System

Author: Ahmed Ibraheem Abdulkareem †
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2014 Volume: 14 Issue: 3 Pages: 59-70
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract – This work introduces the implementation of particle system to besimulated to work as a group of unmanned mobile robots (swarm robots). These robotsare able to locate a specified target in the predefined environment with high efficiencywhen driven by an optimized Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. Theapplication of the particle system to the mobile robots to search for a target in theenvironment is called Collective Robotics Search (CRS) problem. The main benefit ofthis application is to evolve better solutions than using single robot through thecollective interaction of all robots between them to achieve the searching tasksuccessfully. Particle system has been chosen in this work to employ the mobile robotsin the CRS problem due to its simplicity and easy to implement. To measure theperformance of this simulation, a simple obstacle free environment will be used toimplement behaviors of the group of mobile robots when those robots are used to searchfor a single target. The results of this work show that applying PSO to a CRS problemin off-line and on-line approaches are efficient in terms of minimum error and alsominimum number of iterations during the evolutionary process.


Article
Artificial Bee Colony based Approach for Web Information Retrieval
طريقة معتمدة على مستعمرة النحل الاصطناعية لاجل استرجاع المعلومات في الويب

Authors: Hasanen S. Abdullah --- Mustafa J. Hadi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 5 Part (B) Scientific Pages: 899-909
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

With the tremendous growth of information in the web, the classic query processing approaches are unable to respond to queries in real time. The aim of this paper is to develop an innovative tool using swarm intelligence to address information retrieval in the context of response time and solution quality through cope with the complexity induced by that huge volume of information. In this paper, we will show that our proposed approach that use of Artificial Bee Colony (ABC) algorithm called MABC can be another alternative to palliate the complexity issue in terms of response time while it produces a solution quality is relatively convergent or even better. Experimental tests have been conducted on two well-known CACM and NPL collections. Both are different in size, CACM is small while NPL is relatively large. Numerical results exhibit the superiority and the benefit gained from using the MABC approach instead of the classic approaches.

نتيجة للتزايد الهائل بالمعلومات الموجودة في الويب فان طرق معالجة الاستفسار التقليدية لم تعد قادرة على الاستجابة في الوقت الفعلي. الهدف من هذا البحث هو ايجاد طريقة بديلة باستخدام احدى خوارزميات التحشد الذكية لمعالجة استرجاع المعلومات في إطار الوقت اللازم لاجابة الاستفسار وجودة المعلومات من خلال التصدي للتعقيد الحاصل في الحجم الهائل في المعلومات. نحن سنبين في هذا البحث بان طريقتنا المقترحة التي تستخدم طريقة " مستعمرة النحل الاصطناعية" والتي تدعى "MABC" يمكن ان تكون بديلا عن الطرق التقليدية لتخفيف هذا التعقيد على صعيد الوقت اللازم لاستجابة الاستفسار بينما تنتج نوعية اجابة للمستخدم تكون متقاربة نسبيا مع الطرق التقليدية او حتى افضل منها . الاختبارات التجريبية تمت على مدونتين معروفة جيدا احدهما صغيرة هي " CACM" والاخرى كبيرة نسبيا هي "NPL". النتائج الرقمية تبين التفوق والربح الحاصل للطريقة المقترحة على الطرق التقليدية.


Article
Cipher System using Artificial Bees Colony Algorithm
نظام تشفیر بسیط باستخدام خوارزمیة ABC

Authors: Rajaa Ahmed رجاء احمد علي --- Assistant Prof. Dr. Ziyad Tariq Mustafa أ.م.د زیاد طارق الطائي
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2014 Volume: 10 Issue: 2 - part 1 Pages: 142-157
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Classical ciphers were first used hundreds of years ago. As far as security is concerned, they are no match for today’s ciphers; however, this does not mean that they are any less important to the field of cryptology. A cipher system is one for which applying encryption algorithm to plaintext produces cipher text. The weakness with this strategy is that cipher text frequency distribution is not significantly altered by the encryption process. Swarm Intelligence (SI) is an artificial intelligence technique based on the study of collective behavior in decentralized and self- organized systems. This paper uses one of swarm intelligence optimization algorithms called Artificial Bees Colony (ABC) algorithm as an intelligent cryptographic tool to enhance the security of simple cipher system. An image data are used as the seed keys for the proposed cipher system, while the ABC algorithm is used to obtain the randomness for these keys. The results are successfully tested with randomnesstests.

تم أستخدام التشفیر التقلیدي منذ مئات السنین ، ونظراً لأھمیة الأمنیة فأن ھذا التشفیر لا یتوافق مع التشفیر الحالي. ولكن ھذا لا یعني أن التشفیر التقلیدي أقل أھمیة بالنسبة لعلم التشفیر. نظام التشفیر ھو الذي یطبق خوارزمیة تشفیر على نص واضح لیولد نص مشفر. أن نقطة ضعف ھذه الاستتراجیة ھو أن التوزیع الترددي لحروف النص المشفر لا یتغیر كثیراً بعملیة التشفیر. أن ذكاء السرب ھو تقنیة ذكاء أصطناعي تستند الى السلوك الجماعي في أنظمة الترتیب الذاتي غیر المركزیة. یستخدم ھذا البحث واحدة من خوارزمیات مفاضلة ذكاء السرب تسمى خوارزمیة مستعمرة النحل الأصطناعیة كأداة تشفیر ذكیة لغرض تحسین أمنیة نظام التشفیر البسیط. تم أستخدام بیانات الصورة كمفاتیح اولیة لنظام التشفیر المقترحبینما تم أستخدام خوارزمیة مستعمرة النحل الأصطناعیة للحصول على عشوائیة ھذه المفاتیح . علماً ان النتائج تم أختبارھا بنجاح بواسطة اختبارات العشوائیة


Article
Solving Flexible Job Shop Scheduling Problem Using Meerkat Clan Algorithm

Authors: Ahmed T. Sadiq Al-Obaidi --- Hasanen S. Abdullah --- Zied O. Ahmed
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 2A Pages: 754-761
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Meerkat Clan Algorithm (MCA) that is a swarm intelligence algorithm resulting from watchful observation of the Meerkat (Suricata suricatta) in the Kalahari Desert in southern Africa. Meerkat has some behaviour. Sentry, foraging, and baby-sitter are the behaviour used to build this algorithm through dividing the solution sets into two sets, all the operations are performed on the foraging set. The sentry presents the best solution. The Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) is vital in the two fields of generation administration and combinatorial advancement. In any case, it is very hard to accomplish an ideal answer for this problem with customary streamlining approaches attributable to the high computational unpredictability. Most scheduling problem are mind boggling combinatorial problem and exceptionally hard to settle. The experimental result that compare with Cuckoo Search algorithm, Artificial Fish Search Algorithm, and Camel Herd Algorithm show that the MCA can find optimal solution because it provides a good strategy.


Article
A Novel Invasive Weed Optimization Algorithm (IWO) by Whale Optimization Algorithm(WOA) to solve Large Scale Optimization Problems
خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة الجديدة(IWO)باستخدام خوارزمية أمثلة الحوت (WOA) لحل مسائل الأمثلية ذات القياس العالي

Authors: بان أحمد حسن متراس --- عبد الستار محمد خضر --- هند طلعت ياسين
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 110 Pages: 426-446
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract In this work, two algorithms of Metaheuristic algorithms were hybridized. The first is Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) it is a numerical stochastic optimization algorithm and the second is Whale Optimization Algorithm (WOA) it is an algorithm based on the intelligence of swarms and community intelligence. Invasive Weed Optimization Algorithm (IWO) is an algorithm inspired by nature and specifically from the colonizing weeds behavior of weeds, first proposed in 2006 by Mehrabian and Lucas. Due to their strength and adaptability, weeds pose a serious threat to cultivated plants, making them a threat to the cultivation process. The behavior of these weeds has been simulated and used in Invasive Weed Optimization Algorithm (IWO), as for the Whale Optimization Algorithm (WOA) uses the intelligence of the swarms to reach the goal and achieve the best solution, which simulates the unique hunting behavior of humpback whales, which is called fishing by bubble trap hunting by creating distinctive bubbles along a circle or a path in the form of 9 has appeared for the first time in 2016 by Mirjalili and Lewis. In order to benefit from the intelligence of the flocks and to avoid falling into local solutions, the new hybridization between the IWO and WOA algorithm was proposed to launch the new hybrid algorithm (IWOWOA). The new hybrid algorithm (IWOWOA) was applied on 23 functions of large scale optimization problems, The proposed algorithm showed very high efficiency in solving these functions. The proposed algorithm was able to reach the optimal solutions by achieving the minimum value of most of these functions. This algorithm was compared with the basic algorithms IWO, WOA and two algorithms that follow the swarm system these algorithms are particle swarm optimization (PSO) and chicken swarm optimization (CSO) [7], they have been statistically tested by calculating the mean arithmetic μ and standard deviation σ for these functions.

تم في هذا العمل تهجين خوارزميتين من خوارزميات الميتاهيوريستيكMetaheuristic ، الأولى هي خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة IWO وهي خوارزمية عشوائية عددية والثانية هي خوارزمية أمثلة الحوت WOA وهي خوارزمية تعتمد على ذكاء الأسراب وذكاء المجتمع. خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة هي خوارزمية ملهمة من الطبيعة وبالتحديد من السلوك الإستعماري للأعشاب الضارة والتي أقترحت لأول مرة في عام 2006 من قِبل Mehrabian and Lucas إذ تُشكل الأعشاب الضارة بسبب قوتها وقدرتها على التكيف تهديداً خطيراً على النباتات المزروعة مما يجعلها تهديداً لعملية الزراعة بحد ذاتها لذا تمت محاكاة سلوك هذه الأعشاب والاستفادة منها في خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة IWO. تستخدم خوارزمية أمثلة الحوت WOA ذكاء الأسراب للوصول إلى الهدف وتحقيق أفضل حل وهي تحاكي سلوك الصيد الفريد للحيتان الحدباء والذي يُدعى الصيد بواسطة شرك الفقاعة إذ يتم صيد الفريسة عن طريق إنشاء فقاعات مميزة على طول دائرة أو مسار على شكل 9 وقد ظهرت لأول مرة في عام 2016 من قِبَل Mirjalili and Lewis. وللإفادة من ذكاء الأسراب وتجنب الوقوع في الحلول المحلية تم إقتراح عملية التهجين الجديدة بين خوارزمية أمثلة الأعشاب الضارة IWO و خوارزمية أمثلة الحوت WOA ليُطلق على الخوارزمية المهجنة الجديدة إختصاراً ((IWOWOA. طُبقت الخوارزمية الهجينة الجديدة((IWOWOA على 23 دالة من دوال الأمثلية ذات القياس العالي وأظهرت الخوارزمية المقترحة كفاءة عالية جداً في حل هذه الدوال إذ أستطاعت الخوارزمية المقترحة الوصول إلى الحلول المثلى وذلك بتحقيقها القيمة الأصغرية (fmin) لمعظم هذه الدوال إذ تمت مقارنة هذه الخوارزمية مع الخوارزميات الأساسية IWO,WOA ومع خوارزميتين تتبعان نظام السرب وهما خوارزمية أمثلة أسراب الطيورPSO وخوارزمية أمثلة سرب الدجاج *CSO*[7] وقد أختبرت إحصائياً وذلك بحساب المعدل الحسابي µ والإنحراف المعياري على هذه الدوال.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (4)

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (1)

2014 (3)