000			07128namaa22004331i 4500
003			EG-GICUC
005			20260419124903.0
008			260419s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a658.404
092			_a658.404 _221
097			_aPh.D
099			_aCai01.18.06.Ph.D.2025.Ra.P
100	0		_aRania Mahmoud Aboualnaga Aly, _epreparation.
245	1	3	_aAn improved gaining-sharing knowledge based algorithm for solving resource allocation problems / _cby Rania Mahmoud Aboualnaga Aly ; Supervision Prof. Amal Soliman Hassan, Prof. Mohamed Fahmy Aly.
246	1	5	_aخوارزمية محسنة اكتسابومشاركة المعرفة لحل مشاكل تخصيص الموارد
264		0	_c2025.
300			_a115 Leaves : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (Ph.D)-Cairo University, 2025.
504			_aBibliography: pages 113-115.
520		3	_aThis thesis presents a procedure to deal with the complicated unbounded Knapsack optimization problem. Three modifications in Integer Gaining-Sharing Knowledge-based algorithm (IGSK) were suggested as follows: First proposed modification is “An Integer Gaining-Sharing Knowledge-based algorithm with Population Size Reduction (PR-IGSK) using bound strategy for solving unbounded Knapsack problems”.Second, applying divide and conquer where the problem is broken down into smaller, similar sub-problems, to lessen the search space and point the searching endeavor to an intensive, further hopeful area, these sub-problems are solved sequentially with IGSK as a proposed hybrid algorithm with Total Value greedy heuristic (PR-IGSK - TV) and then the solutions are combined to solve the original problem. Third modification is “The proposed hybrid an Integer Gaining-Sharing Knowledge-based with dynamic elitism schemes and Total Value greedy heuristic algorithm for solving unbounded Knapsack problems. The dynamic elitism schemes were proposed to enhance the execution of IGSK and prohibit the solutions from entrapping toward the inside of local optima. They reduce the elite population size progressively with a linear decreasing, non-linear slow decreasing, non-linear rapid decreasing and non-linear exponential decreasing functions, (LDE, NLSDE, NLRDE, NLEDE), respectively.The proposed hybridizing of an Integer Gaining-Sharing Knowledge-based with Population Size Reduction metaheuristic and Total Value greedy heuristic (PR-IGSK - TV) algorithm with fixed and dynamic elitism schemes implemented in collection of unbounded knapsack problems with different dimensions and correlation categories, which demonstrate that PR-IGSK - TV hybrid algorithm with fixed and dynamic elitism schemes proved a capability to deal with unbounded knapsack problem concerning convergence, effectiveness, goodness and robustness.
520		3	_aللتعامل مع مشكلة الحقيبة غير المحدودة unbounded knapsack)) ومتغيرات القرار الخاصة بها ذات الارقام الصحيحة تم استخدام خوارزمية (Integer Gaining Sharing metaheuristic with population Size Reduction)PR-IGSK)) وهى النسخة ال (Integer) من خوارزمية (GSK) ذات عدد الأفراد المتناقص وتعتمد على نفس خصائصها. لذا فى هذه الرسالة تم اقتراح ثلاثة تعديلات على خوارزمية IGSK. التعديل الاول:"خوارزمية اكتساب ومشاركة المعرفة الصحيحة مع تقليل حجم المجتمع (PR-IGSK) باستخدام استراتيجية الحدود". هذا وقد تم التعامل بها مع مشكلة unbounded knapsack)) ولكنها لاتزال غير كافية للتغلب على مشكلة عدم دقة النتائج الناتجة من البحث فى المساحات الشاسعةوللتغلب على تلك التحديات قدمت هذة الرسالة مقترحات جديدةاخرى لتحسين اداء (PR-IGSK algorithm). التعديل الثانى: "تم تطبيق أستراتيجية divide-and-conquer strategy)) او "فرّق تسد" حيث تُقسّم المشكلة الاصليةunbounded knapsack)) ذات السعة الكبيرة الى جزئين اومشكلتين فرعيتين بحيث يصبح لكل منهما سعة (capacity) ومساحة بحث خاصة بها اقل تعقيدا من المشكلة الاصلية. وتُحل هذه المشكلة الفرعية باستخدام خوارزمية "الاستدلال الجشع للقيمة الكلية" (TV) كخوارزمية هجينة مقترحة مع IGSK ثم تُدمج الحلول لحل المشكلة الأصلية. التعديل الثالث: تطبيق خوارزمية "الاستدلال الجشع للقيمة الكلية" الهجينة مع IGSK مع مخططات النخبوية الديناميكية لحل مشكلة تحسين حقيبة الظهر المعقدة غير المحدودة. فمن أجل تعزيز تنفيذ الخوارزمية المقترحة ومنع الحلول من الوقوع داخل الحلول المحلية((local تم تنفيذ مخططات ديناميكية dynamic elitism schemes) ) وهى كالتالى (linear decreasing scheme(LDE)-(non-linear slow decreasing scheme(NLSDE))- (non-linear rapid decreasing scheme (NLRDE)) -(non-linear exponential decreasing scheme(NLEDE)) وقد تمت المقارنة مع عدد من الخوارزميات وقد اظهرت النتائج تفوق الخوارزمية الهجينة المقترحة بشكل كبير مقارنة بالخوارزميات الاخرى بما فى ذلك خوارزمية اكتساب ومشاركة المعرفة الأصلية وذلك بعد التطبيق على مشكلات متنوعه من الحقيبة غير المحدودة وبابعادمختلفة وقد عزز هذا التفوق اضافة المقترحات السابق ذكرها ومنها اضافة المخططات الديناميكية للخوارزمية الهجينة المقترحة.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		0	_aProject Management
650		0	_aبحوث وإدارة العمليات
653		1	_aCensored Data _aEgyptian Housing Market _aHeavy-tailed Data _aMaximum Likelihood Estimation _aPareto IV Distribution _aRegression Model _aResidual analysis _aStatistical Modeling _aالبيانات الخاضعة للرقابة _aسوق الإسكان المصري
700	0		_aAmal Soliman Hassan _ethesis advisor.
700	0		_aMohamed Fahmy Aly _ethesis advisor.
900			_b01-01-2025 _cAmal Soliman Hassan _cMohamed Fahmy Aly _UCairo University _FFaculty of Graduate Studies for Statistical Research _DDepartment of Project Management
905			_aShimaa
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c179574