ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام الخوارزمية الجينية في تقييم كفاءة الخدمات التعليمية لأحد الأقسام العلمية لإحدى الكليات بمحافظة البصرة

العنوان بلغة أخرى: A Genetic Algorithm for Measuring the Teaching Services Officiency of A Scientific Department in Basrah
المصدر: مجلة الأقتصادي الخليجي
الناشر: جامعة البصرة - مركز دراسات الخليج العربي
المؤلف الرئيسي: عمران، خلود موسى (مؤلف)
المجلد/العدد: ع 22
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2012
الصفحات: 96 - 130
ISSN: 1817-5880
رقم MD: 514865
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

31

حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم تصميم نظام معتمد على مسائل البرمجة الأمثلية باستخدام الخوارزمية الجينية الصحيحة في مجال التعليم وذلك لغرض قياس كفاءة أحد الأقسام العلمية بإحدى الكليات في محافظة البصرة، في أداء الخدمات التعليمية، حيث صمم نموذج جيني لقياس كفاءة الكلية. ويتضمن هذا البحث التفصيل الكامل للنموذج الجيني لتقييم المستوى التعليمي الذي يقدمه قسم علوم الحاسبات إلى الطلبة المنتسبين وتعريف بعض الرموز المستخدمة في تكوين النموذج. والمعلومات التي يتطلبها هذا النموذج وتشمل درجات التقييم والوقت الكلي المتوفر لأداء الخدمة والوقت اللازم لتقديم الخدمات التعليمية للطالب الواحد ولجميع الدروس. وقد تم تنفيذ الانموذج الجيني باستخدام الخوارزمية الجينية الصحيحة بأسلوبين الأسلوب المباشر للدوال الصحيحة المشروطة والثاني الأسلوب غير المباشر (أسلوب التحويل) أي حل المسائل المشروطة بشكل غير مباشر بطريقة مبسطة، وبهذا الأسلوب تم استخدام تقنية التزاوج المتعرج (Zigzag Crossover Method) وأيضا تم إضافة تعديل على دالة الطفرة (Mutation) وقد ظهر أن الأسلوب الثاني أكثر كفاءةً من الأسلوب الأول من حيث السرعة في الحصول على النتائج. \

In this research a system has been designed depending on the optimization intelligence programming problems using the integer genetic algorithm in order to measure the collage efficiency in performing the teaching services. A genetic module has been designed for measuring the college efficiency following two styles: the first one is the integer genetic algorithm for solving direct integer constrained linear optimization, and transformation style through transforming the problem from a complex formula into a simple one indirectly and hsnce through the latter, a zigzag crossover method has been used in the crossover process. Also the mutation function was used. It was obvious that the second method is more efficient than the first method by comparing the results of both

ISSN: 1817-5880