ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Enhanced Ant Colony Algorithm...>الوصف

Enhanced Ant Colony Algorithm with Tabu Search and Memory Solution for Solving Scheduling Problems

المصدر: المجلة العربية للنشر العلمي
الناشر: مركز البحث وتطوير الموارد البشرية - رماح
المؤلف الرئيسي: Beidas, Izzat Hisham (Author)
مؤلفين آخرين: Alkaabneh, Khalid (Co-Author)
المجلد/العدد: ع7
محكمة: نعم
الدولة: الأردن
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: مايو
الصفحات: 1 - 12
ISSN: 2663-5798
رقم MD: 1436015
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
الخوارزميات الحاسوبية | خوارزمية مستعمرة النمل | الجداول الزمنية | مشاكل الجدولة
كلمات المؤلف المفتاحية:
تحسين مستعمرة النمل | بحث Tabu | جدول المواعيد | الجدولة | Ant Colony Optimization | Tabu Search | Timetabling | ITC2007 | Scheduling
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يتمثل النشاط الأساسي للجامعات والمؤسسات الأكاديمية الأخرى في مشكلة تحديد مواعيد الدورات الدراسية والندوات والدورات العملية وعدد المعلمين وعدد الطلاب والامتحانات. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف واستكشاف فوائد ومزايا استخدام خوارزميات Ant Colony المحسنة، مع قائمة التابو وقائمة حلول الذاكرة لحل مشكلة الجدولة العديدة والمختلفة، وكل مكونات مشاكل الجدولة لها تأثير في الوصول الحل الأمثل القريب لهذه المشكلة. واستنادا إلى النتائج التي تم الحصول عليها، لدينا نتيجة واعدة لاستخدامها في مجالات مختلفة لحل مشاكل الجدولة، وضرورة إجراء ورش عمل تدريبية لأولئك الذين يعملون في مجال البرمجة ليكونوا قادرين على الوصول إلى الحلول المثلى للجدولة مشاكل ومقارنة الخوارزمية المقترحة مع خوارزمية مستعمرة النمل القياسية باستخدام مجموعة البيانات المرجعية، استخدمت المسار 3 من جدول المنافسة الدولية الثاني (ITC2007) مع الأخذ في الاعتبار القيود الصعبة والميسرة.

The core business for the universities and other academic institution is course timetabling problem, seminars, practical session, number of teachers, number of students, and examinations. This study aims at investigating and exploring the benefits and advantages of using enhanced Ant Colony Algorithms, with tabu list and list of memory solution for solving the scheduling problem which are many and different, and all of the components of scheduling problems have the influence in reaching the near optimal solution for this problem. And Based on the obtained results, we have a promising outcome to be used in different domains to solve the scheduling problems, and the necessity for conducting training workshops for those who work in the programming domain to be able to reach the optimal solutions for the scheduling problems and compared the proposed algorithm with standard Ant Colony algorithm using benchmark dataset used the track 3 of the second international competition schedule (ITC2007) and taking consideration hard and soft constraints.
ISSN: 2663-5798

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.