الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزمية تحسين
-
الكشف عن المركبات وتصنيفها باستخدام التعلم العميق الأمثل مع خوارزمية تحسين التوازن الفوضوي في صور الاستشعار عن بعد
2025 | المؤلف: Youseef Alotaibi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نهج VDTC-CEOADL، وهو أسلوب مبتكر لاكتشاف وتصنيف المركبات باستخدام صور الاستشعار عن بعد عالية الدقة (RSIs). يدمج هذه التقنية كاشف الأجسام YOLO-HR مع هيكل شبكة متبقية لتحقيق تحديد دقيق للمركبات والتعرف عليها. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم خوارزمية تحسين التوازن الفوضوي (CEOA) لضبط المعلمات الفائقة لنموذج ResNet، مما يعزز الأداء العام لعملية الكشف.…
-
تحسين متعدد الأهداف لمعايير طباعة FDM ثلاثية الأبعاد عبر تصميم التجارب وخوارزميات التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Antonio Panico وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة السيارات (Automotive Engineering)تستكشف هذه الدراسة المعلمات المثلى للطباعة في طباعة ثلاثية الأبعاد باستخدام تقنية النمذجة بالإيداع المنصهر (FDM)، مع التركيز على الخصائص الميكانيكية لعينات ABS. باستخدام نهج تصميم التجارب (DoE) مع تصميم كامل للعوامل $3^4$، تفحص البحث تأثيرات سمك الطبقة، ودرجة حرارة الإخراج، وسرعة الطباعة، وأنماط الإيداع على قوة الشد، ومعامل المرونة، والانفعال عند أقصى ضغط. تكشف…
-
خوارزمية البحث الجاذبي خطوة لتحسين الدوال واختيار الميزات المتزامن – تحسين المعلمات لنموذج STTM
2025 | المؤلف: Chaodong Fan وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث آلة دعم مصفوفة التنسور (STTM)، التي تستفيد من الارتباطات الكامنة في هياكل بيانات التنسور ولكن تواجه تحديات تتعلق بتدريب المعلمات غير الفعال والازدواجية الكبيرة في الميزات. لمعالجة هذه القضايا، يقترح المؤلفون خوارزمية البحث الجاذبي الخطوي (SGSA) التي تهدف إلى تعزيز اختيار الميزات المتزامن وتحسين المعلمات لـ STTM. تستخدم SGSA هيكل سكان مزدوج جديد،…
-
خوارزمية تحسين الذئب الرمادي متعددة الخطوات الهرمية لتحسين أنظمة الطاقة
2025 | المؤلف: Idriss Dagal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث خوارزمية تحسين الذئب الرمادي متعددة الخطوات الهرمية (HMS-GWO)، التي تعزز من تحسين الذئب الرمادي التقليدي (GWO) من خلال معالجة قيوده، مثل التقارب المبكر والحساسية لإعدادات المعلمات. تقدم HMS-GWO إطار عمل هرمي لصنع القرار يحاكي الهيكل الاجتماعي لقطعان الذئاب، مما يسمح لأنواع مختلفة من الذئاب (ألفا، بيتا، دلتا، وأوميغا) بالمشاركة في عملية بحث…
-
الخوارزميات الحديثة الميتاهيرستية لحل بعض مشاكل تحسين الهندسة المدنية
2025 | المؤلف: Essam H. Houssein وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، تم تقديم خوارزمية هجينة جديدة تسمى BES-GO، والتي تدمج بين خوارزميات بحث النسر الأصلع (BES) ومحسن النمو (GO)، لمعالجة مشاكل تحسين تصميم الهياكل القياسية. تم تقييم الخوارزمية بدقة مقابل عشر خوارزميات ميتاheuristic معروفة، بما في ذلك محسن أسد النمل (ALO)، وتحسين سرب التونة (TSO)، وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، من بين آخرين، باستخدام…
-
تحسين متعدد الأهداف للأنظمة الهجينة للطاقة باستخدام خوارزمية البحث الجاذبي
2025 | المؤلف: Sayyed Mostafa Mahmoudi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة الطاقة وتقنيات القدرة (Energy Engineering and Power Technology)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لتحسين الأهداف المتعددة لاختيار التكوينات المثلى لأنظمة الطاقة المتجددة الهجينة (HRES) باستخدام خوارزمية البحث الجاذبي (GSA) وتقنيات الفرز غير المهيمنة. تتناول الدراسة أربعة أهداف رئيسية: تقليل احتمال فقدان إمدادات الطاقة، وتقليل التكاليف الإجمالية، وزيادة نسبة الطاقة المتجددة، وتقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. يكشف تحليل الحساسية حول آثار ضريبة الكربون…
-
تحسين تصنيف حالة العين المعتمد على EEG باستخدام خوارزمية ميتاهيرستيك المعدلة-BER
2024 | المؤلف: Ahmed M. Elshewey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث خوارزمية نصف قطر الأرض المعدل (MBER)، التي تهدف إلى تعزيز دقة تصنيف حالات العين كفتحة (0) أو مغلقة (1). تم تقييم الخوارزمية باستخدام مجموعة بيانات EEG المعالجة مسبقًا، والتي شملت التقييس، والتطبيع، وإزالة القيم الفارغة. تم تصميم تنسيق MBER الثنائي لاختيار الميزات التي تحسن بشكل كبير من دقة التصنيف. تم مقارنة أداء MBER…
-
توقع أسعار الأسهم في السلاسل الزمنية بناءً على خوارزمية جينية (GA) – شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)
2024 | المؤلف: Xinye Sha | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية تدمج تحسين الخوارزمية الجينية (GA) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بأسعار الأسهم، مع معالجة التحديات التي تطرحها عصر البيانات الكبيرة. تبدأ المنهجية بتحليل إحصائي وصفي لبيانات الأسهم، تليها بناء وتدريب نموذج GA-LSTM. تؤدي عملية التحسين إلى تقليل كبير في متوسط الخطأ المطلق (MAE)…