الأبحاث ضمن الموضوع : أبحاث خوارزميات التحسين الميتاهيرستية
-
صياغة آلة إيسينغ لتحديثات التصميم في تحسين الطوبولوجيا لقنوات التدفق
2026 | المؤلف: Yudai Suzuki وآخرون | المجلة: Engineering With Computers | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة صياغة جديدة لجهاز إيسينغ، مؤطرة كمشكلة تحسين ثنائية غير مقيدة تربيعية (QUBO)، تهدف إلى تعزيز تحسين الطوبولوجيا لقنوات التدفق بهدف تقليل فقد الطاقة مع الالتزام بقيود الحجم. تم تصميم الصياغة لتكون متوافقة مع كل من الطرق التقليدية وطرق التبريد الكمي، وهي مدمجة في عملية تحسين من خطوتين حيث يتم حساب مجال التدفق…
-
التقدم في مُحسّن غزال الجبال: دراسة شاملة حول تصنيفه وتطبيقاته
2025 | المؤلف: Ferzat Anka وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)محسن غزال الجبال (MGO) هو خوارزمية ميتاheuristic جديدة مستوحاة من الطبيعة تقلد سلوك الغزلان الجبلية التكيفية لمعالجة مشاكل التحسين المعقدة. يحقق توازنًا بين الاستكشاف والاستغلال، مما يجعله قابلًا للتوسع، وقابلًا للتكيف، ومناسبًا للتحسين متعدد الأهداف. ومع ذلك، يواجه MGO تحديات مثل التقارب المبكر، وتعقيد حسابي مرتفع، وقابلية محدودة للتوسع في السيناريوهات عالية الأبعاد. تستعرض هذه…
-
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…
-
خوارزمية الأديان الإلهية: خوارزمية ميتاهيرستية جديدة مستوحاة من المجتمع لمشاكل الهندسة والتحسين المستمر
2025 | المؤلف: Ali Toufanzadeh Mozhdehi وآخرون | المجلة: Cluster Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث خوارزمية الأديان الإلهية (DRA)، وهي تقنية تحسين جديدة مستوحاة من التفاعلات الاجتماعية والاقتصادية داخل المجتمعات الدينية. تقوم DRA بتنظيم الوكلاء في مجموعات بناءً على الأيديولوجيات الدينية والسياسية، مستخدمة آليات مثل الترويج، والمعجزات، وأنظمة المكافآت والعقوبات لتعزيز معتقدات الأتباع. يتم تقييم أداء الخوارزمية بدقة مقارنةً بسبع تقنيات ميتاهيرستية معروفة – خوارزمية الجيب وجيب التمام…
-
الميتاهيرستيك لحل مشاكل التحسين العالمية والهندسية: مراجعة وتطبيقات وقضايا مفتوحة وتحديات
2024 | المؤلف: Essam H. Houssein وآخرون | المجلة: Archives of Computational Methods in Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على خوارزميات الميتاهيرستيك (MAs)، مع التركيز على أهميتها في معالجة مشاكل التحسين المعقدة عبر مجالات متنوعة. تسلط الدراسة الضوء على مزايا MAs مقارنة بتقنيات حل المشكلات التقليدية، موضحة تصنيفاتها بناءً على عوامل مثل مصادر الإلهام، عدد وكلاء البحث، آليات التحديث، ومعلمات الخوارزمية. كما تستعرض تطبيقات MAs في مجالات متنوعة، بما…
-
خوارزمية محسّنة لتحسين الذئب الرمادي لحل مشاكل التحسين الوظيفي وتصميم الهندسة
2024 | المؤلف: Yihui Qiu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث خوارزمية جديدة لتحسين تحسين الذئب الرمادي (IGWO) تعتمد على دمج استراتيجيات متعددة، مصممة لتعزيز أداء خوارزمية الذئب الرمادي التقليدية (GWO) في حل مشاكل التحسين عبر مجالات الهندسة المختلفة. تتضمن IGWO ثلاث استراتيجيات رئيسية: تحسين السكان الأوليين من خلال خوارزمية التعلم العكسي لتصوير العدسات، واستراتيجية تقارب معلمات التحكم غير الخطية باستخدام التغير الجيبي لتحقيق…
-
مُحسِّن البروتوزوا الاصطناعي (APO): خوارزمية جديدة مستوحاة من الطبيعة لتحسين الهندسة
2024 | المؤلف: Xiaopeng Wang وآخرون | المجلة: Knowledge-Based Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة المحسن الاصطناعي للبرمائيات (APO)، وهو خوارزمية تحسين جديدة مستوحاة من السلوكيات البقاء للبرمائيات، بما في ذلك البحث عن الطعام، السكون، والتكاثر. تم اختبار APO بدقة ضد 32 خوارزمية متطورة باستخدام معيار مؤتمر IEEE 2022 للحساب التطوري، الذي يشمل مجموعة متنوعة من أنواع الوظائف. استخدمت تقييم الأداء طرقًا إحصائية مثل اختبار ويلكوكسون للرتب…
-
مُحسّن كاي-مينز الرمادي المثقل المعزز: خوارزمية ميتاهيرستية محسّنة لمشاكل تجميع البيانات
2024 | المؤلف: M. Premkumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة المحسن القائم على تجميع K-means المعروف باسم KCGWO، وهو نسخة محسنة من المحسن التقليدي للذئب الرمادي (GWO) يهدف إلى تحسين كفاءة تجميع البيانات. يدمج KCGWO مبادئ خوارزمية K-means ويقدم عامل وزن ديناميكي لتعزيز قدرات الاستكشاف والاستغلال لـ GWO، والتي غالبًا ما تكون غير كافية لتجميع فعال. تم اختبار الخوارزمية بدقة على عشرة…