مقارنة بين خوارزميات التحسين Metaheuristic الموزعة المتوازية في عمليات التخفيضات الحاسوبية
Title Comparison of Parallel Distributed Metaheuristic Optimization Algorithms in Computing Reducts
الباحث الرئيس فضل نور
التخصص: علوم الحاسب
التخصص الدقيق: Optimization Algorithms
المستخلص: تم تطبيق خوارزميات التحسين في العديد من المجالات. هذه
يعرض البحث أداء خوارزمية علم الوراثة وخوارزمية الجذور عداء في حساب الاختزال. منطقة مهمة من
البحث في التنقيب عن البيانات هو اكتشاف للمعرفة. هائل
كميات البيانات الموجودة في الصناعة الصحية والمشكلة هي غربلة
من خلاله ، وإزالة التكرار والاحتفاظ في نفس الوقت
معلومات كافية لتبني عليها القرارات. كمبالغ
البيانات ضخمة ، مطلوب استخدام التحسين الموزع المتوازي
طرق البحث الفعال ومجموعات أجهزة الكمبيوتر للحسابات السريعة.
تشير النتائج إلى الفوائد الكبيرة للتوزيع المتوازي
الأنظمة التي سيتم استخدامها في مثل هذه التطبيقات.
Abstract: Optimization algorithms have been applied in many fields. This
paper presents performance of Genetics Algorithm and Runner- Roots Algorithm in computation of Reducts. An important area of
research in Data Mining is knowledge discovery. Massive
amounts of data exists in the health industry and problem is to sift
through it, removing redundancy and at the same time retaining
enough information to base decisions upon. As the amounts of
data is huge, it is required use parallel distributed optimization
methods for efficient search and PC Clusters for fast computations.
The results indicate the huge benefits of parallel distributed
systems to be utilized in such applications.