header

An intelligent approach for solving optimization problems / (Record no. 170776)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 08037namaa22004451i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field OSt
005 - أخر تعامل مع التسجيلة
control field 20250225131112.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 250211s2024 |||a|||frm||| 000 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloguing agency EG-GICUC
Language of cataloging eng
Transcribing agency EG-GICUC
Modifying agency EG-GICUC
Description conventions rda
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title eng
Language code of summary or abstract eng
-- ara
049 ## - Acquisition Source
Acquisition Source Deposit
082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number 511.8
092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC)
Classification number 511.8
Edition number 21
097 ## - Degree
Degree Ph.D
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Local Call Number Cai01.18.05.Ph.D.2024.Is.I
100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Authority record control number or standard number Islam Hassan Ahmed Gomaa,
Preparation preparation.
245 13 - TITLE STATEMENT
Title An intelligent approach for solving optimization problems /
Statement of responsibility, etc. by Islam Hassan Ahmed Gomaa ; Supervised by Prof. Dr. Hegazy Zaher, Prof. Dr. Naglaa Ragaa Saeid Hassan, Dr. Heba Sayed Roshdy.
246 15 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title أسلوب ذكى لحل مشاكل الامثلية /
264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2024.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 109 leaves :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 30 cm. +
Accompanying material CD.
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Source rda content
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term Unmediated
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2024
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc. note Bibliography: pages 105-109.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Optimization problems encountered in real-world scenarios frequently entail intricate systems characterized by a multitude of parameters. While exact optimization algorithms assure an optimal solution, they encounter computational intractability when applied to problems of this nature. Metaheuristic algorithms provide effective near-optimal solutions by adeptly exploring the solution space.<br/>A critical analysis is conducted on prevailing metaheuristic algorithms including genetic algorithms, particle swarm optimization and the Grey Wolf Optimizer in terms of their applications, advantages and limitations. The need for developing improved metaheuristic algorithms is identified, especially for handling complex constrained optimization problems.<br/>This thesis introduces two enhanced metaheuristic algorithms—Novel Enhanced Gorilla Troop Optimization (NEGTO) and Rival Gorilla Troop Optimization (RGTO) for solving constrained and unconstrained optimization problems by incorporating novel strategies into the original Gorilla Troop Optimization (GTO). NEGTO augments exploration and exploitation within the search space through the manipulation of a dynamically controlled parameter. RGTO improves both global and local search by simplifying the standard GTO with adopting a single exploitation mechanism instead of two and applying a damping factor to the exploration phase.<br/>Experimental validation of the two proposed algorithms is conducted using benchmark problems. Results are subjected to statistical comparison with state-of-the-art metaheuristic algorithms. On unconstrained benchmarks, RGTO significantly outperforms all algorithms including GTO. For constrained problems, NEGTO shows outperforming performance to other algorithms. The frequency-guided position update allows NEGTO to handle constraints better. The proposed algorithms contribute to the advancement of current metaheuristic capabilities and demonstrate promise in addressing intricate real-world optimization challenges.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. تتضمن مشكلات الأمثلية في الحياة العملية أنظمة معقدة تحتوي على عدد كبير من المعلمات. وبالرغم من أن طرق الأمثلية التقليدية تضمن حلاً مثاليًا لكن من الصعب إيجاد هذا الحل الامثل من الناحية الحسابية لمثل هذه المشكلات. هكذا تقدم خوارزميات Metaheuristic حلولًا فعالة قريبة للمثالية من خلال البحث بذكاء في مساحة الحل لتلك الانواع من المشكلات. ومن ضمن خوارزميات الميتاهوريستيك (GTO). تهدف هذه الرسالة إلى تحسين أداء خوارزمية GTO الأصلية في حل مشكلات الأمثلية وذلك بالتطبيق على الدوال المعيارية العالمية سواء كانت مقيدة (Constrained) أو غير مقيدة (Unconstrained). وذلك من خلال تحسين قدرات الاستكشاف والاستغلال فى الخوارزمية وبالتالي يتوقع أن تكون الخوارزمية المقترحة المعدلة أكثر فعالية في إيجاد أفضل الحلول في مناطق البحث المعقدة وذات الأبعاد العالية العميقة (High Dimensions). وتتضمن ايضا هذة الرسالة دراسة تفصيلية لأساليب الاستكشاف والاستغلال في خوارزمية GTO وطرق تحسينها.<br/>هذا ولقد تم اقتراح تعديلين في خوارزمية (GTO) الاصلية كمايلى:<br/>التعديل الاول يتمثل فى اقتراح خوارزمية (Novel Enhanced Gorilla Troops Optimizer (NEGTO)) حيث تقدِّمNEGTO معامل تحكُّـــــــــم (Controlling Parameter) ديناميكي ليوازن بين عمليات الاستكشاف والاستغلال كما تم تحديث بعض المعادلات في الخوارزمية الأصلية بناءً على معامل التحكُّـــــمِ الديناميكي.<br/>التعديل الثانى يتمثل فى اقتراح خوارزمية (Rival Gorilla Troops Optimizer (RGTO)) حيث تم خفض عدد عاملي الاستغلال في خوارزمية GTO من اثنين وذلك باستخدام آلية استغلال واحدة والتي تحاكي المنافسة بين الغوريلات. كما تم تعزيز عامل الاستكشاف باستخدام Damping factor. هذا ولقد تم استخدام نظرية التصميم التجريبي (Taguchi Method) لتحديد قيم المعلمات المثلي ((optimal parameters وذلك لتحديد أفضل المعلمات التي تقوم خوارزمية RGTO المقترحة لحل المشكلات بفاعلية.<br/>وفى هذه الرسالة ايضا تم عرض نظرة شاملة على الخوارزميات الحديثة التي تم استخدامها في حل مشاكل الأمثلية مع المقارنة بين أداء خوارزمية GTO المحسنة وبين الخوارزميات الأخرى. هكذا تم تقييم أداء الخوارزميات المحسنة على مجموعة متنوعة من الدوال المعيارية (Benchmark functions) وذلك لاختبار قدراتها على حل هذه الدوال بفعالية حيث تم اختبار هذه الخوارزميات على كلاً من دوال معيارية غير المقيدة Unconstrained Benchmark test functions وبعض التتطبيقات الهندسية المقيدة Constrained engineering applications. ومقارنة النتائج إحصائيًا مع أحدث خوارزميات Metaheuristic. <br/>أظهرت النتائج في المشاكل المعيارية غير المقيدة تفوق خوارزمية RGTO المقترحة بشكل كبير مقارنة بجميع الخوارزميات بما في ذلك خوارزمية GTO الأصلية. أما بالنسبة للتطبيقات الهندسية المقيدة قدمت خوارزمية NEGTO المقترحة أداءًا أفضل من الخوارزميات الأخرى.
530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE
Issues CD Issues also as CD.
546 ## - LANGUAGE NOTE
Text Language Text in English and abstract in Arabic & English.
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element ‪Mathematical models
Source of heading or term qrmak
653 #0 - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Metaheuristics
-- Nature-inspired algorithms
-- Gorilla troop optimization algorithm
-- Global optimization problems
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Hegazy Zaher
Relator term thesis advisor.
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Naglaa Ragaa Saeid Hassan
Relator term thesis advisor.
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Heba Sayed Roshdy
Relator term thesis advisor.
900 ## - Thesis Information
Grant date 01-01-2024
Supervisory body Hegazy Zaher
-- Naglaa Ragaa Saeid Hassan
-- Heba Sayed Roshdy
Universities Cairo University
Faculties Faculty of Graduate Studies For Statistical Research
Department Department of Dissertation submitted to Operations Research and Management
905 ## - Cataloger and Reviser Names
Cataloger Name Shimaa
905 ## - Cataloger and Reviser Names
Cataloger Name Eman Ghareeb
Reviser Names Revisor
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Dewey Decimal Classification
Koha item type Thesis
Edition 21
Suppress in OPAC No
Holdings
Source of classification or shelving scheme Home library Current library Date acquired Inventory number Full call number Barcode Date last seen Effective from Koha item type
Dewey Decimal Classification المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول 11.02.2025 90424 Cai01.18.05.Ph.D.2024.Is.I 01010110090424000 11.02.2025 11.02.2025 Thesis
Under the supervision of New Central Library Manager

Implemented and Customized by: Eng.M.Mohamady
Contact:   info@cl.cu.edu.eg

© All rights reserved  New Central Library