Applying gene expression programming for solving one-dimensional bin-packing problems
Author
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 10, Issue 4 (31 Dec. 2013), pp.87-106, 20 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
20
Main Subjects
Mathematics
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يهدف هذا البحث إلى دراسة و استكشاف استخدام طريقة البرمجة بالتمثيل الجيني في حل مسألة التعليب (ملأ العلب أو تعليب الصناديق) بالطريق الفورية المباشرة (on-line).
و ترتكز الفكرة الأساسية على توضيح الكيفية التي تتمكن فيها طريقة (GEP) من إيجاد قواعد حدسية مقبولة و جيدة بشكل تلقائي لأجل حل المسألة بشكل كفؤ و اقتصادي.
تم أخذ مسألة التعليب ذات البعد الواحد في مسار هذا البحث بوجود قيد تقليل عدد الصناديق أو العلب التي تملأ بالقطع المعطاة.
تتضمن البيانات التجريبية حالات نموذجية قياسية مأخوذة من العالم Falkenauer في عام 1996 لمسائل التعليب أحادية البعد.
تبين النتائج أنه بالإمكان استخدام طريقة (GEP) كأداة قوية جدا و مرنة لإيجاد قواعد محكمة و مفيدة تلائم المسألة.
تناول البحث أيضا استقصاء تأثير الدوال المستخدمة في القواعد لإظهار كيفية تأثيرها و نفوذها على نسب النجاح حين تشارك في تكوين القاعدة أو القانون.
و قد تم استحصال نسب نجاح عالية جدا باستخدام كثافة سكانية أقل و عدد أصغر من الأجيال عند مقارنتها مع أعمال سابقة استخدمت فيها طريقة البرمجة الجينية (Genetic Programming).
Abstract EN
This work aims to study and explore the use of Gene Expression Programming (GEP) in solving on-line Bin-Packing problem.
The main idea is to show how GEP can automatically find acceptable heuristic rules to solve the problem efficiently and economically.
One dimensional Bin-Packing problem is considered in the course of this work with the constraint of minimizing the number of bins filled with the given pieces.
Experimental Data includes instances of benchmark test data taken from Falkenauer (1996) for One-dimensional Bin-Packing Problems.
Results show that GEP can be used as a very powerful and flexible tool for finding interesting compact rules suited for the problem.
The impact of functions is also investigated to show how they can affect and influence the success of rates when they appear in rules.
High success rates are gained with smaller population size and fewer generations compared to a previous work performed using Genetic Programming.
American Psychological Association (APA)
al-Saati, Najla A.. 2013. Applying gene expression programming for solving one-dimensional bin-packing problems. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 10, no. 4, pp.87-106.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351187
Modern Language Association (MLA)
al-Saati, Najla A.. Applying gene expression programming for solving one-dimensional bin-packing problems. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 10, no. 4 (2013), pp.87-106.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351187
American Medical Association (AMA)
al-Saati, Najla A.. Applying gene expression programming for solving one-dimensional bin-packing problems. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2013. Vol. 10, no. 4, pp.87-106.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351187
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 104-106
Record ID
BIM-351187
