استخدام خوارزميات الأمثلية العددية المطورة في النماذج الرياضية
Using Improved Numerical Optimization Algorithms in Mathematical Models
- الباحث
- مروان صالح جميل قاسم العبادي
- المشرف
- عباس يونس إلياس البياتي - زكريا يحيى نوري الجمال
- الجامعة
- جامعة الموصل
- الكلية / القسم
- كلية علوم الحاسوب والرياضيات / الرياضيات
- الشهادة
- دكتوراه
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Numerical Optimization ; Improved Algorithms ; Mathematical Models ; Conjugate Gradient
الملخص
تم الاهتمام في هذه الأطروحة بتحمسين وتطوير خوارزميات مختلفة من خوارزميات الانحدار التكرارية لحل مسائل الأمثلية غير المقيدة، مع تحسين AMS هذه الخوارزميات لحل مسائل بأبعاد مختلفة. كما وتض من هذا العمل تطوير بعض تقنيات الأمثلية بخوارزمية ذكاء الاسراب لتطبيقها في مسألة التقدير. الجزء الأول من الدراسة متعلقة بخوارزميات التدرج المترافق التقليدية التي تتضمن قيمة دالة الهدف والخاصة بخوارزميات مختلفة من الأمثلية مع خصائصها النظرية والتي تستخدم في الأجزاء اللاحقة. الجزء الثاني من هذا العمل متعلق بحقل جديد من الخوارزميات الشبيه بنيوتن المعروفة بتحجيم معلمات متعددة من خوارزميات المتري المتغير. GIL jal كانت اقتراح خوارزمية الانحدار المحولة بين اهم الخوارزميات الانحدار (التدرج المترافق والمتري المتغير) لتوليد طريقة قادرة على حل أكبر are من الدوال وبأبعاد اما الجزء الرابع تمت بتداخل احدى اهم خوارزمية ذكائية وتوظيفها لتحمسين أداء الخوارزمية الشبيه بنيوتن 8105. ثم تطبيق الخوارزمية لمسالة التخمين المعلمات لتوزيعات المبتورة. الختامية تض منت بعض الاستنتاجات والتوصيات لأعمال مستقبلية من خلال الملاحظات للمقارنات العددية والمبرهنات الرداضية. استخدام خوار زميات الامثلية العددية المطورة في النماذج الرياضية اطروحة مقدمة الى مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الموصل كجزء من متطلبات نيل شهادة دكتوراه فلسفة في الرياضيات/الحاسوبية من قبل مروان صالح جميل قاسم العبادي Lal ail أ.د. عباس يونس الياس البياتي أ.د. زكربا يحيئ نوري الجمال 4 2م
Abstract
The current study focuses on improving and developing different iterative descent algorithms to solve unconstrained optimization problems while enhancing the effectiveness of these algorithms in solving problems of different dimensions. The swarm intelligence algorithm was used to improve some optimization techniques then, applying in the estimated distribution parameters. In the first portion, we derived the conjugacy parameter related to the traditional conjugate gradient algorithms that include the objective function value of different optimization algorithms with their theoretical properties, which will be used later. Part two of this work focuses on a new area of the field of Newton- like algorithms known for scaling multiple (Double) parameters of variable metric algorithms. The third part proposed a switch-changed descent algorithm based on the essential descent algorithms (conjugated gradient and variable metric) to make a method that can solve the most important number of functions with different dimensions. In the fourth part, one of the popular intelligent algorithms was used to improve the performance of another algorithm, just like Newton's BFGS. Then used to estimation of parameters for truncated distribution. Using some notes on numerical comparisons and mathematical theorems, conclusions and suggestions for further work were drawn.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.