نوقشت رسالة الماجستير الموسومة
” تحسين تخطيط المسار المتعدد الأهداف لانظمة متعددة الروبوتات باستخدام خوارزميات اسراب الطيور والنحل المتكيفة ” التي اعدها الطالب جعفر احمد عبد الصاحب، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف الاستاذ المساعد الدكتور نزار هادي عباس يوم الاحد المصادف 26/6/2016.تكونت لجنة المناقشة لهذه الرسالة من الاستاذالدكتور محمدزكي الفائز رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتورة اخلاص حميد كرم والاستاذ المساعد الدكتورة نادية عدنان شلتاغ.
خلاصة رسالة الطالب كما يلي:
يوصف النظام المتعدد الروبوتات كمجموعة من الروبوتات التي تعمل في نفس البيئة. علماً ان مدى نظم الروبوت يبدأ من اجهزة الاستشعار البسيطة، تجهيز واستحصال المعلومات الى الانسان الالي المعقد كالالات التي لديها القدرة على التعامل مع البيئات المختلفة. لقد تم تطبيق النظام المتعدد الروبوتات على نطاق واسع في عمليات الانقاذ، الصناعة وفي اسكتشاف مجالات الفضاء الخارجي وذلك بسبب الخصائص التي يمتلكها من الناحية الاقتصادية والموثوقية والصلابة. ان تخطيط المسار يعد واحد من اهم المشاكل الرئيسية في النظام متعدد الروبوتات، حيث يكون الهدف اختيار الطريق الامثل من نقطة البداية الى النهاية مع تجنب التصادم مع العوائق الموجودة بين النقطتين.
خوارزمية اسراب الطيور (PSO) وخوارزمية مستعمرات النحل الاصطناعية (ABC) استخدمت من اجل حل المشاكل المعقدة من ضمن تلك المشاكل ايجاد المسار الامثل. PSO مبنية على الذكاء وسهولة التصميم مع عدد قليل من المتحكمات القابلة للتعديل كذلك تحتوي الخوارزمية على قابلية امثلية كبيرة. في الجانب الاخر فأن خوارزمية ABC تمتلك تقارب سريع، قوة الصلابة ومرونة كبيرة. اضافة الى ذلك فهي تعتبر مناسبة لحل المشاكل متعددة الابعاد.
قدمت هذه الاطروحة سبع طرق امثلية فعالة وموثوقة لايجاد المسار الامثل والمتعدد الاهداف لاكثر من روبوت. تم تطوير الخوارزميات الاربعة الاولى بناءً على خوارزمية PSO . بينما تم بناء الثلاثة الاخرى بناءً على خوارزمية ABC . غالباً يقوم الباحثون بتوليد مسار امثلي بناءً على وظيفة واحدة مثل اقصر وقت يستغرقه الروبوت في الانتقال من نقطة البداية الى النهاية او اقصر مسار من الممكن ان يسلكه الروبوت. لكن في الواقع فان عدة شروط يجب ان تجتمع لتحقيق المسار الامثل، مثل السلامة واستهلاك الطاقة والسلاسة … الخ. لذلك فان تحقيق المسار الامثل لوظيفة معينة من الممكن ان يؤثر سلباً على الوظائف الاخرى كمثال على ذلك افضل مسار يسلكه الروبوت لكي يستهلك اقل مقدار من الطاقة قد يؤثر سلبا على حساب اقصر طريق
الخوارزميات السبعة تم محاكاتها باستعمال MATLAB (R2014a) . اظهرت نتائج المحاكاة ومن خلال خمس حالات دراسية ان هذه الخوارزميات بامكانها العثور على الطريق الامثل مع اهداف متعددة مثل ( اقصر طريق ، اقصى مسافة عن منطقة الخطر ، اقصى مسار من الممكن ان يبتعد به مسار روبوت معين عن روبوت اخر ، السلاسة ، اقل وقت). تم استخادم طريقتين من طرق الامثلية متعددة الوظائف لايجاد افضل مسار وهي طريقة جمع الاوزان (WEIGHTED SUM) وطريقة باريتو (PARETO). اضافة الى ذلك تم مقارنة النتائج المستحصلة مع نتائج باحثين اخرين كمقارنة خارجية وبين WEIGHTED SUM وPARETO كمقارنة داخلية. وعند مقارنة النتائج التي تحققت من خلال الخوارزميات المقترحة في حالة حركة خمس روبوتات في بيئة واحدة ظهر ان خوارزمية AMOABC لديها القابلية للوصول الى الهدف باقصر وقت من خوارزمية AIN-ACO حيث حققت طريقة PARETO زمن وصول اقل بـ 4.22 مرة من طريقة WEIGHTED SUM و723.9 مرة عن خوارزمية AIN-ACO، بينما حققت خوازرمية الـAMOPSO زمن وصول اسرع بـ 20.19 مرة الى الهدف باستخدام الـPARETO عن طريقة الـWEIGHTED SUM وأسرع بـ593.18 مرة من خوارزمية الـAIN-ACO. اخيراً، تم استخدام ست دوال اختبارية للمقارنة بين جودة خوارزمية اسراب الطيور المطورة مع الخوارزيمة الاصلية من ناحية الوصول الى افضل الحلول. حيث اظهرت النتائج ان الخوارزمية المطورة تمتلك قدرة افضل للخروج من الامثلية المحلية والحصول على تقارب اسرع من الخوارزمية الاصلية.
” تحسين تخطيط المسار المتعدد الأهداف لانظمة متعددة الروبوتات باستخدام خوارزميات اسراب الطيور والنحل المتكيفة ” التي اعدها الطالب جعفر احمد عبد الصاحب، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف الاستاذ المساعد الدكتور نزار هادي عباس يوم الاحد المصادف 26/6/2016.تكونت لجنة المناقشة لهذه الرسالة من الاستاذالدكتور محمدزكي الفائز رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتورة اخلاص حميد كرم والاستاذ المساعد الدكتورة نادية عدنان شلتاغ.
خلاصة رسالة الطالب كما يلي:
يوصف النظام المتعدد الروبوتات كمجموعة من الروبوتات التي تعمل في نفس البيئة. علماً ان مدى نظم الروبوت يبدأ من اجهزة الاستشعار البسيطة، تجهيز واستحصال المعلومات الى الانسان الالي المعقد كالالات التي لديها القدرة على التعامل مع البيئات المختلفة. لقد تم تطبيق النظام المتعدد الروبوتات على نطاق واسع في عمليات الانقاذ، الصناعة وفي اسكتشاف مجالات الفضاء الخارجي وذلك بسبب الخصائص التي يمتلكها من الناحية الاقتصادية والموثوقية والصلابة. ان تخطيط المسار يعد واحد من اهم المشاكل الرئيسية في النظام متعدد الروبوتات، حيث يكون الهدف اختيار الطريق الامثل من نقطة البداية الى النهاية مع تجنب التصادم مع العوائق الموجودة بين النقطتين.
خوارزمية اسراب الطيور (PSO) وخوارزمية مستعمرات النحل الاصطناعية (ABC) استخدمت من اجل حل المشاكل المعقدة من ضمن تلك المشاكل ايجاد المسار الامثل. PSO مبنية على الذكاء وسهولة التصميم مع عدد قليل من المتحكمات القابلة للتعديل كذلك تحتوي الخوارزمية على قابلية امثلية كبيرة. في الجانب الاخر فأن خوارزمية ABC تمتلك تقارب سريع، قوة الصلابة ومرونة كبيرة. اضافة الى ذلك فهي تعتبر مناسبة لحل المشاكل متعددة الابعاد.
قدمت هذه الاطروحة سبع طرق امثلية فعالة وموثوقة لايجاد المسار الامثل والمتعدد الاهداف لاكثر من روبوت. تم تطوير الخوارزميات الاربعة الاولى بناءً على خوارزمية PSO . بينما تم بناء الثلاثة الاخرى بناءً على خوارزمية ABC . غالباً يقوم الباحثون بتوليد مسار امثلي بناءً على وظيفة واحدة مثل اقصر وقت يستغرقه الروبوت في الانتقال من نقطة البداية الى النهاية او اقصر مسار من الممكن ان يسلكه الروبوت. لكن في الواقع فان عدة شروط يجب ان تجتمع لتحقيق المسار الامثل، مثل السلامة واستهلاك الطاقة والسلاسة … الخ. لذلك فان تحقيق المسار الامثل لوظيفة معينة من الممكن ان يؤثر سلباً على الوظائف الاخرى كمثال على ذلك افضل مسار يسلكه الروبوت لكي يستهلك اقل مقدار من الطاقة قد يؤثر سلبا على حساب اقصر طريق
الخوارزميات السبعة تم محاكاتها باستعمال MATLAB (R2014a) . اظهرت نتائج المحاكاة ومن خلال خمس حالات دراسية ان هذه الخوارزميات بامكانها العثور على الطريق الامثل مع اهداف متعددة مثل ( اقصر طريق ، اقصى مسافة عن منطقة الخطر ، اقصى مسار من الممكن ان يبتعد به مسار روبوت معين عن روبوت اخر ، السلاسة ، اقل وقت). تم استخادم طريقتين من طرق الامثلية متعددة الوظائف لايجاد افضل مسار وهي طريقة جمع الاوزان (WEIGHTED SUM) وطريقة باريتو (PARETO). اضافة الى ذلك تم مقارنة النتائج المستحصلة مع نتائج باحثين اخرين كمقارنة خارجية وبين WEIGHTED SUM وPARETO كمقارنة داخلية. وعند مقارنة النتائج التي تحققت من خلال الخوارزميات المقترحة في حالة حركة خمس روبوتات في بيئة واحدة ظهر ان خوارزمية AMOABC لديها القابلية للوصول الى الهدف باقصر وقت من خوارزمية AIN-ACO حيث حققت طريقة PARETO زمن وصول اقل بـ 4.22 مرة من طريقة WEIGHTED SUM و723.9 مرة عن خوارزمية AIN-ACO، بينما حققت خوازرمية الـAMOPSO زمن وصول اسرع بـ 20.19 مرة الى الهدف باستخدام الـPARETO عن طريقة الـWEIGHTED SUM وأسرع بـ593.18 مرة من خوارزمية الـAIN-ACO. اخيراً، تم استخدام ست دوال اختبارية للمقارنة بين جودة خوارزمية اسراب الطيور المطورة مع الخوارزيمة الاصلية من ناحية الوصول الى افضل الحلول. حيث اظهرت النتائج ان الخوارزمية المطورة تمتلك قدرة افضل للخروج من الامثلية المحلية والحصول على تقارب اسرع من الخوارزمية الاصلية.
