الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الخوارزميات الجينية
-
IM-NSGAII: نهج جديد لتعزيز سرعة التقارب وتنوع السكان في تحسين الأهداف المتعددة
2026 | المؤلف: Wei Jiang وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم البحث نسخة محسنة من خوارزمية NSGAII، المسماة IM-NSGAII، تهدف إلى تعزيز كل من سرعة التقارب وتنوع السكان في الخوارزميات التطورية متعددة الأهداف. تحدد الدراسة أن NSGAII التقليدية تواجه صعوبة في الحفاظ على التنوع، خاصة عند التنقل عبر جبهات باريتو المعقدة. للتخفيف من ذلك، تتضمن IM-NSGAII تقنية تقييم السكان بعد الفرز غير المهيمن لتحسين اختيار…
-
فك تشفير الأنظمة الحية: إعادة تقييم حدود نماذج المحاصيل من خلال الديناميات البيولوجية والظاهرة المحسنة
2026 | المؤلف: Edgar S. Correa | المجلة: PLoS ONE | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث إطار عمل مبتكر للهندسة العكسية يهدف إلى نمذجة وتحسين الأداء الظاهري للأنظمة البيولوجية من خلال فهم آلي للتفاعلات بين الجينات والبيئة. يتكون هذا الإطار من ثلاث طبقات متكاملة: تحليل الحساسية، خوارزمية جينية، وتحليل التشابه. حدد تحليل الحساسية ثمانية معاملات جينية تؤثر بشكل كبير على الإنتاج، مما يظهر تصنيفات قوية (عرض فترة الثقة 95%…
-
نمذجة الشبكات العصبية الاصطناعية وتحسين جهاز استشعار كهربائي كيميائي للكشف عن سرطان الثدي المعتمد على miR-155 في البلازما
2026 | المؤلف: Aydin Imani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تبحث الدراسة في استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) وأنظمة الاستدلال العصبي الضبابي التكيفية (ANFIS) لتحسين معلمات تصنيع جهاز استشعار كهربائي يهدف إلى الكشف عن البلازما الميكرو RNA-155 (miR-155)، وهو علامة حيوية مهمة في السرطان والأمراض الالتهابية. غالبًا ما تكون طرق تطوير أجهزة الاستشعار التقليدية غير فعالة بسبب اعتمادها على أساليب التجربة والخطأ. تقدم هذه الدراسة…
-
HLBDA وGA وCOA للتشغيل الأمثل لموارد الطاقة الموزعة
2026 | المؤلف: Bilal Naji Alhasnawi وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: هندسة الطاقة وتقنيات القدرة (Energy Engineering and Power Technology)تتناول هذه الفقرة تطوير نظام إدارة الطاقة (EMS) لمحطات الطاقة المتجددة الهجينة، مع دمج تقنيات متنوعة مثل خلايا الوقود، وتوربينات الرياح، وخلايا الشمس، وأنظمة تخزين الطاقة بالبطاريات (ESS)، والميكروتوربينات. يتم التعامل مع مشكلة التحسين باستخدام خوارزمية “Hyper Learning Binary Dragonfly” (HLBDA)، التي تهدف إلى تعظيم الفوائد الاقتصادية من خلال تقليل تكاليف التشغيل وانبعاثات الملوثات. يتم…