العنوان بلغة أخرى: |
منهج مقترح لأمثلة أداء المعالج ذي المتغيرات المتعددة باستخدام الخوارزمية الجينية الغامضة |
---|---|
المؤلف الرئيسي: | عبدالله، رشا محمود جميل (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Abdullah, Rasha M. |
مؤلفين آخرين: | الرفاعي، عباس محمد إبراهيم (مشرف) |
التاريخ الميلادي: |
2017
|
موقع: | عمان |
الصفحات: | 1 - 100 |
رقم MD: | 1239772 |
نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
اللغة: | الإنجليزية |
الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
الجامعة: | الجامعة الاردنية |
الكلية: | كلية الدراسات العليا |
الدولة: | الاردن |
قواعد المعلومات: | Dissertations |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
يقدم هذا البحث منهج مقترح لأمثلة أداء المعالج ذي المتغيرات المتعددة (multiple regression model) باستخدام الخوارزمية الجينية الغامضة (fuzzy goal programming and genetic algorithm) ونموذج الانحدار المتعدد (desirability function). في هذا البحث يتم احتساب النموذج الإحصائي المناسب لكل خاصية من الخصائص مع الأخذ بعين الاعتبار تكرار الخاصية، بعد ذلك وباستخدام الخوارزمية الجينية (genetic algorithm) يتم إيجاد العامل المؤثر الأمثل لكل تكرار في الخاصية ومن ثم بناء نموذج الانحدار الغامض (fuzzy regression model) يتم استخدام نموذج الانحدار المتعدد (function desirability) أخيرا لصياغة النموذج الأمثل للحدود الدنيا، الوسطى، والعليا. ولقد نم تطبيق هذ المنهج المقترح على أربعة تجارب ودراسات سابقة للتوضيح والتحقق من صحة النتائج. بشكل عام، الطريقة المقترحة توفر أكبر أو نفس التحسينات المتوقعة عموما وبالنسبة لكل خاصية منفرده. وبالتالي، ينبغي النظر في النهج المقترح كالنهج الأكثر فعالية بين الأساليب المستخدمة في الدراسات الحالية، وبالإضافة إلى ذلك، فإن النهج المقترح هو أكثر فعالية في الحصول على مستويات الخصائص المثلى، وهو أكثر قابلية للتطبيق ويتطلب جهدا وعمليات حسابية أقل من خلال استخدام التطبيقات الجاهزة والتي تسهل إجراء العمليات الحسابية. في الختام، فإن النهج المقترح يوفر دليلا مفيدا للمستخدمين لتحسين أداء العملية الإنتاجية ذات الخصائص المتعددة، ويقلل بشكل فعال الغموض الكامن في أداء العمليات. |
---|