Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2024.

Bibliography: pages 90-106.

In this thesis, two applications are suggested: the first application study includes new modification on original DE algorithm which based on new mutation strategy and self-adaptation crossover probability". The proposed modifications dynamically adjust the crossover probability based on iteration numbers to balance exploration and exploitation.
The parameters were optimized using experimental design on 11 test optimization problems (benchmark functions) to identify the best values for iterations and population size. Subsequently, the optimized parameters were tested and compared with three classical differential evolution algorithms across 24 test functions. The run was 50 times to determine the average solutions and standard deviations. These averages provide insights into the algorithm's effectiveness, while the standard deviations indicate the stability of the outputs. Additionally, the coefficient of variation (relative standard deviation) was calculated to further assess stability. The results show that the modified algorithm is more effective and stable than the compared algorithms with less deviation from the average results.
In the second application study, the suggested modified algorithm in case 1 is applied on 20 benchmark test functions of Job Shop Scheduling problems comparing the results with other two algorithms such as the golden jackal optimization algorithms and black widow spider optimization algorithms. The evaluations results demonstrate the superiority of the modified DE in both performance and robustness

بحوث العمليات هي أحد أقسام الرياضيات التطبيقية المعنية بإتخاذ القرار الأمثل من خلال صياغة المشاكل رياضيا وحلها باستخدام احد الطرق التقليدية كالبرمجه الخطية او النقل او الشبكات أو إستخدام أساليب الذكاء الاصطناعي.
في هذه الرسالة تم تطبيق احد أساليب الميتاهيوريستيك وهي خوارزمية التطور التفاضلي وهو إسلوب مستمد من الخواص البيولوجية المرتبطة بالتطور في حياتنا. خوارزمية التطور التفاضلي لديها صدى هائل في المجال البحثي وأنها تعتبر من بين أقوى الخوارزميات التي تستخدم في مجال الميتاهيوريستيك وأنه ما زال هناك اهتمام وبحث مستمر من قبل العديد من الباحثين لتطويرها وتعديلها وقد تم إجراء مراجعة لما تم من أبحاث في هذه الخوارزمية وقد وجد أن عمليات التطوير في الخوارزمية شملت تطويراً فيما يخص إنتقال مكان الحل إلى مكان آخر بإستخدام المتجهات الخاصة بالحل نفسه اومتجهات خاصه بحلول أخرى مستخدمين في ذلك المسافة بين الحلول وبعضها البعض وإما تطويراً في عملية بناء حل جديد يأخذ خصائص من مكان الحل الحالي ومكان حل آخر.
بسبب تابعية الخوارزمية لخوارزميات الميتاهيوريستيك تم عمل فصل لهذه الخوارزميات في الرسالة مع توضيح آليات عمل هذه الخوارزميات وتصنيفها إما تعتمد على مجتمع من الحلول تتغير أماكنه في المراحل التكرارية للخوارزمية اوتعتمد على حل واحد يتغير مكانه في كل تكرار للخوارزمية.
اهداف الرسالة:
الهدف الرئيسي من هذه الرسالة هو رفع كفاءة خوارزمية التطور التفاضلي (DE) وذلك بعمل تعديلات جديدة تتكيف مع احتمالية التقاطع وتعيد تعريف استراتيجية الطفرة. ويمكن تلخيص أهداف هذه الرسالة فيما يلي:
- تحليل خوارزمية DE الاصلية وتقديم نظرة ثاقبة حول سلوك الخوارزمية وقيودها وتوجيه تطوير باقتراح بعض التعديلات
- رفع الكفاءة الشاملة للخوارزمية DE المقترحة.
- تقييم الخوارزمية المعدلة على مجموعة من الدوال المعيارية القياسية
- مقارنة أداء الخوارزمية المعدلة مع النسخ الاصلية من DE وكذلك خوارزميات اخرى لتقييم فعاليه الخوارزمية المقترحة وذلك من خلال التطبيق على مشكلات مختلفة.

Issues also as CD.

Text in English and abstract in Arabic & English.