رجوع

مناقشة دكتوراه في قسم الهندسة الكهربائية

حث تألفت لجنة المناقشة من :

 حيث قام الباحث ببناء خوارزميات حديثة غير مستخدمة سابقا قائمة على مبدا حشد الجزيئات تم استيحاءها من تكاثر ونمو النباتات العشبية بالاضافة الى نظام الجذور الشعري لهذه النباتات وقد سميت بخوارزمية الجذور العشبية التحسينية كم تم اقتراح متحكم ديناميكي وحركي له القدرة على التكيف مع تغير الثوابت لتتبع مسار معين لحركة الروبوت وذلك باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية التي تم تدريبها باستخدام الخوارزمية الجديدة  في تمرين الشبكات العصبية  بالإضافة الى برمجة خوارزميات حديثة استخدمت مؤخرالهذا الغرض ومقارنتها مع خوارزميات معروفة وكثيرة الاستخدام في هذا المجال وذلك لتقيم اداء هذه الخوارزميات عن طريق اجراء عدت اختبارات على هذه الخوارزميات لتمرين الشبكات العصبية الاصطناعية لإداء مهمة التصنيف للبيانات المدخلة. لقد ابدت خوارزمية الجذور العشبية المقترحة ادءا فاعلا بالمقارنة مع خوارزميات اخرى وخصوصا في مجال سرعة التقارب الى الحل الامثل وعدد التدريبات التي تحتاجها الخوارزمية والزمن الحقيقي اضافة الى زمن معالجات البيانات كما تم تهجين الخوارزمية المقترحة مع خوارزميات حديثة اخرى لانتاج خوارزميات مهجنة ذات اداء افضل عن الزمن المستغرق لمعالجة البيانات وحركة الروبوت بشكل مثالي على المسار المقترح. 

بالإضافة إلى ذلك فقد تمكن الباحث من إجراء التنفيذ العملي للمسيطر التتبعي الذكي المستند على الخوارزميات حيث يقوم المسيطر بالتحكم بحركة الروبوت على المسار  المقترح  بنجاح  باستخدام الجهاز المادي Spartan-3A DSP 3400A المستند على  البوابات المنطقية القابلة للبرمجة موقعياً (FPGA).