الفهرس 
Introduction
Scientific ComputingOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 152 |  |  |
| | | from | 152 | | |
Abstract
يعد إيجاد حـل للمشاكل عالية الأبعاد واحدة من أهم المشكـلات في الوقت الحاضر لكونها تظهر فى العديد من المجالات فى مختلف فروع العلـم، لذلك توجب ايجاد حـل مناسب لهذه المشاكـل بمساعدة تقنيات البرمجة على التوازى والاستفادة من امكانيات الحاسب العملاق فى حل هذه المشاكل بسرعة عالية حيث أن معظمها يتطلب وقت وجهد حسابى ضخم جداً.
خلال السنوات الـخمس عشر الماضية تم طرح العديد من الطرق لحل المشاكل عالية الابعاد، ولكن معظم هذه الطرق يعانى من ما يسمى ” لعنة الأبعاد ” حيث ان هذه الطرق تصلح لأبعاد معينة غير الأخرى، بمعنى آخر عند تطبيقها عند الأبعاد الصغيرة تعطى نتائج سيئة أو العكس. كما انها ايضا تاخذ وقت كبير جداً فى حل المشاكل التى يزيد البعد فيها عن 100 أو يكون حجم البيانات فيها ضخم جداً، أو تاخذ جهد حسابى ضخم من حيث عدد المحاولات التكرارية وعدد مرات استدعاء دالة الهدف.
هدفنا فى هذه الرسالة هو تطوير طرق استدلال مهجنة على التـوازى لحـل المشاكـل عاليـة الأبعاد. سبيلنا الأول لحل المشكلة هو تهجين طرق الاستدلال الحالية حيث أن الغالبية العظمى من طرق الحل الفعالة الموجودة حالياً ناتجة عن طرق مهجنة، وسبيلنا الثانى هو تصميم وبرمجة هذه الطرق لكى تنفذ على التوازى لإنتاج طرق ذات اسلوب بحث متطور وايضاً لتوفير الوقت.
الرسالة تتكون من خمسة فصول، نعطى ملخص لكل فصل كالأتى :
الفصل الأول : وفيه نعطى مقدمة مختصرة للموضوع محل الدراسة، كما اننا نستعرض سريعاً الأساسيات الهامة وطرق حل الموضوع محل الدراسة. ويختتم الفصل بالأهداف والمنهجية المبنية عليها الرسالة.
الفصل الثانى : وفيه نقدم خوارزمية جينية (Genetic algorithm) هجينة مع البحث المحلى (Local search) لحل المشاكل عالية الأبعاد يتم تنفيذها على التوازى. هذه الخوارزمية تم تصميمها لتنفذ على جهاز ذو ذاكرة موزعة وأعطت نتائج جيدة جداً من حيث جودة الحلول والوقت.
الفصل الثالث : وفيه نقدم خوارزمية هجينة من بحث الجوار المتغير (Variable neighborhood search) والبحث المحلى (Local search) والمؤثرات الجينية (Genetic operator) لحل المشاكل عالية الأبعاد. الخوارزمية الناتجة حققت كفاءة عالية على مستوى جودة الحلول على كافة الأبعاد، النتائج التى حصلنا عليها قورنت بثلاث طرق حديثة وكانت أفضل منها جميعاً فى غالبية الدوال وفى كل الأبعاد.
الفصل الرابع : وفيه تم تطوير الخوارزمية السابق تصميمها فى الفصل السابق لتنفذ على التوازى. الخوارزمية الناتجة استغلت التنفيذ على التوازى على اكثر من جهاز فى تقسيم نطاق البحث مما يعتبر اتجاه حديث فى طرق البحث وخصوصا فى الأبعاد العالية. النتائج التى حصلنا عليها قورنت بثلاث طرق حديثة وكانت افضل منها جميعاً فى غالبية الدوال وفى كل الأبعاد.
الفصل الخامس : وفيه نقدم خلاصة الرسالة وموجز سريع لما تم انجازه فى كل فصل.