رسالة ماجستير في كلية علوم الحاسوب والرياضيات تناقش : (خوارزمية تحسين تنافسية تعتمد على التعلم الماضي مع إستراتيجية هروب عن الحلول المحلية)

نوقشت اليوم الخميس الموافق 26-2-2026 كلية علوم الحاسوب والرياضيات / قسم علوم الرياضيات / رسالة ماجستير للباحث (غني علي محمد) الموسومة:

(خوارزمية تحسين تنافسية تعتمد على التعلم الماضي مع إستراتيجية هروب عن الحلول المحلية)
بإشراف (أ.د. نزار خلف حسين)
هذا وقد جاء في مستخلص الدراسة ما يلي:
التحسين الجماعي المتقارب المحسّنة (ECSO)، التي تم تطويرها بهدف تعزيز قدرة خوارزميات التحسين فوق الحدسية على تحقيق توازن فعّال بين الاستكشاف العالمي والاستغلال المحلي عند التعامل مع مسائل التحسين الصعبة والمعقّدة. تعتمد الخوارزمية على معاملات تحكم تكيفية وآلية محسّنة للتفاعل بين القائد والتابعين، بما يوجّه عوامل البحث نحو الحلول المثلى العالمية مع الحدّ من مخاطر التقارب المبكر في النقاط المحلية،توضح هذه النتائج أن خوارزمية ECSO تتمتع بقدرة قوية على التكيّف مع طبيعة الدوال المختلفة، سواء كانت أحادية القمة، متعددة القمم، أو عالية الأبعاد. كما أنها تتفوق في الاستقرار والسرعة في الوصول إلى الحلول المثلى مقارنةً بالعديد من الخوارزميات التقليدية والحديثة. وبناءً عليه، يمكن اعتبار ECSO إحدى الخوارزميات الواعدة والفعّالة في معالجة مشكلات التحسين عالية التعقيد وغير الخطية، مع قابلية واسعة للاستخدام في التطبيقات الهندسية والعلمية المتقدمة.تعد خوارزميات الأمثلية فوق الحدسية من أكثر الخوارزميات قدرة على حل المسائل المعقدة لكنها بنفس الوقت تعاني من بعض نقاط الضعف التي تحاول البحوث الحديثة معالجتها واضافة تحسينات تعالج هذه المشاكل، في هذا البحث قدمنا خوارزميتين محسنتين حاولنا خلالهما التغلب على مشاكل خوارزميات الفوق حدسية خاصة بما يتعلق بالتقارب المبكر وكذلك تنويع الحلول، قدمنا في بداية البحث خوارزمية التحسين الجماعي المتقارب المحسنة (ECSO) بعد ذلك قدمنا خوارزمية أخرى وهي خوارزمية التعلم التنافسي والتحسين القائم على التنافس (CLPO) وهي خوارزمية تعتمد على فكرة خوارزمية التحسين عبر سرب التنافس (CSO) لكنها تختلف عنها من حيث البنية حيث انها تستند الى ثلاث مراحل وهي مرحلة التعلم من الماضي والتي تركز على الاستفادة من الحلول السابقة من خلال إعادة الحلول السابقة وتحسينها ، أما المرحلة الثانية فهي مرحلة المنافسة حيث يعاد تحسين الحل السيء من خلال الحل الأفضل ثم تأتي بعد ذلك المرحلة الأخيرة وهي مرحلة ستراتيجية الهروب من الحلول المحلية من خلال من الحلول العشوائية التي تساعد الخوارزمية على عدم الركود ضمن الحلول المحلية .من أجل تقييم أداء الخوارزميات المقترحة ثم اختبار أدائها بإستخدام دوال الاختبار المعيارية CEC2021 ومن ثم مقارنة أدائها مع الخوارزميات المعروفة والحديثة ضمن هذا المجال وقد اثبتت كفاءتها وقوة أدائها . كذلك تم استخدام خوارزميتنا الثانية في تحسين أداء تنبؤي بأمراض القلب معتمد على هذه الخوارزمية ومن خلال بيانات حقيقية وقد اثبتت هذه الخوارزمية انها ذات كفاءة عالية

تألفت لجنة المناقشة من السادة:
1.أ.د. فراس عادل فوزي جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات رئيساً
2. أ.د. زياد محمد عبدالله جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات عضواً
3. أ.م.د. اياد حمد خلف جامعة تكريت /كلية التربية الأساسية – الشرقاط عضواً
4. أ.د. نزار خلف حسين جامعة تكريت /كلية علوم الحاسوب والرياضيات عضواً ومشرفاً

هذا وقد حضر المناقشة عدد من التدريسيين وطلبة الدراسات العليا، من جانبه قدم السيد عميد الكلية الأستاذ المساعد الدكتور محمود ماهر صالح المحترم كتاب شكر وتقدير للدكتور اياد حمد خلف عبد تثميناً لجهوده العلمية في تقييم هذه الرسالة