الفهرس 
Chapter 1: IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 88 |  |  |
| | | from | 88 | | |
Abstract
يعد العثور على أفضل حل لمسألة ما من بين عدد لانهائى من الحلول الممكنة لها والذى يحقق الأهداف ولا تتعارض مع قيود المشكلة هو أحد أهم المشكلات الهندسية والتي نجدها مهمة وعملية فى شتى مجالات الصناعة. عندما يكون للمسألة هدف وحيد فيكون من السهل ايجاد أمثل الحلول لها ولكن من أجل تحسين المشكلات التي لها عدة أهداف ومن هذه الاهداف ما يتعارض مع بعضه البعض . فعلى سبيل المثال، يمكن أن يكون تحسين قوة المحرك أمرًا بسيطًا من خلال زيادة الوقود إلى الحد الأقصى، ولكن ماذا لو كان تقليل الانبعاثات الكربونية هدف اخر؟ هذا تحد كبير لصانعي القرار (DMs) لأنه من غيرالممكن إيجاد حل واحد يحقق غرضين متعارضين. لذا فإن الطريقة الأخرى في التفكير هي تحديد الحلول المحددة التي هي الأفضل لهدف واحد على الأقل وفى نفس الوقت هو الأكثر جدوى بالنسبة للأهداف الأخرى وهذا ما هو يعرف بطريقة باريتو. تحاول الطرق الكلاسيكية حل عملية تحسين مسائل الأهداف المتعددة بناءً على تحويلها إلى مشكلة وحيدة الهدف من خلال دمج جميع الأهداف في هدف واحد وهى طرق ليست دقيقة ولا تحقق مبدا باريتو. أيضًا، فإن الخوارزميات التطورية لها تأخذ وقت كبير للوصول الى الحلول المثلى بسبب أن معادلات المسائل غالبا تكون غير خطية، تقدم الأطروحة طريقة جديدة للحصول على أمثل الحلول لاتخاذ القرار فى المسائل متعددة الأهداف المتناقضة بناءً على تطبيق طريقة باريتو التحليلية. يبدأ البحث بتقديم مفاهيم وأساسيات مشكلة اتخاذ القرار فى المسائل اللتى تتعدد فيها الاهداف ويكون بعض هذه الاهداف فى تناقض بمعنى ان تحقيق الأمثلية فى احد الجوانب يؤثر سلبا على جانب اخر.فتبدأ العملية البحثية بمراجعة الأوراق البحثية بعمق لمقارنة الحلول المستخدمة حاليا لحل مثل هذه المشاكل وتحديد إيجابياتها وعيوبها وكذلك نقاط ضعفها. ومن هناك يقدم البحث حلاً جديدًا للمشاكل متعددة الأهداف لحساب مجموعة حلول باريتو والتى يستطيع صانع القرار أن يختار من بينها ما يراه الأنسب لطبيعة المشكلة. والطريقة المقترحة فى هذا البحث صممت على أساس توظيف خواريزم الجينات الوراثية غير المسيطرة ( (NSGA-II، كذلك تم تنفيذ الأساليب الجديدة جنبًا إلى جنب مع الحلول الاكثر شيوعا من الخوارزميات التقليدية مثل خوارزميات الجينات الوراثية ( (GA وخوازميات سرب الجسيمات (PSO) للتحقق ومقارنة الدقة والكفاءة وسرعة الأداء. تم إجراء أعمال النمذجة الرياضية والبرمجة والمحاكاة باستخدام برنامج الماتلاب. وقد تم استخدام العديد من المسائل الرياضية المشهورة Zitzler-Deb- Thiele (ZDT) لاختبار الأساليب المطورة بهذا البحث ، أظهرت النتائج تحسنًا كبيرًا في الدقة وسرعة الوصول للنتائج عند استخدام الطريقة المقترحة اذا ما قورنت بالنتائج التي تم الحصول عليها من الطرق الأخرى ،وتحتوي الرسالة على خمسة فصول على النحو التالي : الفصل الاول : يقدم هذا الفصل مشاكل وتحديات صنع القرار متعدد المعايير. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يسلط الضوء على الفجوة في المعرفة والدافع إلى جانب ما ستضيفه هذه الدراسة لحل المشكلة المعروضة. الفصل الثانى : يقدم هذا الفصل أساسيات باريتو.كما أنه يتضمن الأساليب والخوارزميات التي تم استخدامها لحل مثل هذه المشاكل مع إبراز إيجابيات وسلبيات كل منها. أيضا هذا الفصل يعرض ما تم التوصل اليه من نتائج مسح عميق فى المقالات العلمية للحلول المختلفة موضحا مدى نجاحها وعيوبها أيضًا. الفصل الثالث : يسرد هذا الفصل تفاصيل تصميم الطريقة المقترحة موضحًا التدفق المنطقي للخوارزمية المستخدمة. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوضح المسائل الرياضية المستخدمة للاختبار والتحقق من صحة الحلول المقترحة الى جانب وصف جميع سيناريوهات الاختبارات. الفصل الرابع : يحتوي هذا الفصل على دراسة لمثال عملي يخص مشكلة اقتصاد توزيع الأحمال الطاقوية و حله باستعمال خوارزميات التحسين متعددة المعايير و المقارنة بين نتائجها. الفصل الخامس : يعرض هذا الفصل ثمار العمل الذي يمثل نتائج الاختبارات التي تم إجراؤها للطريقة المقترحة وتلك التي تم التحقق منها مع جميع المشاكل لإظهار معايير الأداء لكل منها، كما أنه يقترح العمل المستقبلي الذي يمكن أن يكون اكمالا للعمل المقدم فى هذا البحث للوصول إلى مزيد من التحسينات.