Using genetic algorithms to optimize software quality estimation models حسب Azar, Danielle

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Cuckoo search for portfolio optimization. (c2014) حسب Medawar, Mohammad Kamal El

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Physical optimization algorithms for mapping data to distributed-memory multiprocessors حسب Mansour, Nashat

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Metaheuristic Algorithm for State-Based Software Testing حسب Haraty, Ramzi A.

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

An Improved Genghis Khan Optimizer based on Enhanced Solution Quality Strategy for Global Optimization and Feature Selection Problems حسب Abdel-Salam, Mahmoud

"…Therefore, this process can be seen as an optimization process. The primary goals of feature selection are to decrease the number of dimensions and enhance classification accuracy in many domains, such as text classification, large-scale data analysis, and pattern recognition. …"
احصل على النص الكامل

Comparative analysis of metaheuristic load balancing algorithms for efficient load balancing in cloud computing حسب Jincheng Zhou (1887307)

"…This paper provides a comparative analysis of various metaheuristic load balancing algorithms for cloud computing based on performance factors i.e., Makespan time, degree of imbalance, response time, data center processing time, flow time, and resource utilization. …"

A cluster-based model for QoS-OLSR protocol حسب Otrok, Hadi

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

On Higher-Order Iterative Learning Control Algorithm in Presence of Measurement Noise حسب Saab, Samer S.

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Opportunistic Throughput Optimization in Energy Harvesting Dynamic Spectrum Sharing Wireless Networks حسب Amirhossein Taherpour (19273879)

"…Furthermore, we propose two algorithms designed to achieve optimal throughput for each scenario. …"

Minimizing using BBO and DFO methods حسب El Zeghondy, Jean

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Optimization metaheuristic for software testing حسب Mansour, Nashat

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Optimal supercharge scheduling of electric vehicles حسب Atallah, Ribal F.

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Eye-Clustering: An Enhanced Centroids Prediction for K-means Algorithm حسب Nasser, Youssef

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

A stochastic iterative learning control algorithm with application to an induction motor حسب Saab, Samer S.

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Correlation Clustering via s-Club Cluster Edge Deletion حسب Makarem, Norma

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Scatter search for homology modeling حسب Mansour, Nashat

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

A new minimum curvator multi-step method for unconstrained optimization حسب Obeid, Samir

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Protein structure prediction in the 3D HP model حسب Abu-Khzam, Faisal

احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل
احصل على النص الكامل

Meta Reinforcement Learning for UAV-Assisted Energy Harvesting IoT Devices in Disaster-Affected Areas حسب Marwan Dhuheir (19170898)

"…We conducted extensive simulations and compared our approach with two state-of-the-art models using traditional RL algorithms represented by a deep Q-network algorithm, a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, and one greedy solution. …"

Intelligent route to design efficient CO₂ reduction electrocatalysts using ANFIS optimized by GA and PSO حسب Majedeh Gheytanzadeh (17541927)

"…The primary purpose of this study is to establish a new model through machine learning methods; namely, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) combined with particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) for the prediction of *CO (the key intermediate) adsorption energy as the efficiency metric. …"