تمت مناقشة رسالة الماجستير لقسم الاحصاء في تخصص بحوث العمليات للطالبة ( ايمان هادي حسن ) عن رسالتها الموسومة ( استعمال الخوارزمية المهجنة Angel في حل حقيبة الظهر Knapsack Problem مع تطبيق عملي في وزارة المالية ) ، وتألفت لجنة المناقشة من السادة الاعضاء الافاضل :
• أ.م.د. فاتن فاروق صالح – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد : رئيساً.
• أ.م.د. عبد الجبار خضر بخيت – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد : عضواً.
• أ.م.د. سعد محسن سلمان – كلية الهندسة / جامعة النهرين : عضواً.
• أ.م.د. عدنان شمخي جبار – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بابل : مشرفاً.
وكان الخبير العلمي هو أ.د. ظاهر عبد الهادي عبدالله – كلية العلوم / جامعة ديالى ، والخبير اللغوي هو م. رافد صباح رضا – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد.
تعد مسألة حقيبة الظهر (Knapsack problem) من مسائل الامثلية المركبة ولما لها من اهمية من جميع الجوانب فيما يتعلق بخاصية الاستغلال الامثل للعناصر المحمولة بها ,اذ تم في هذا البحث دراسة مسألة حقيبة الظهر من حيث نماذجها وطرائق حلها وتطبيقاتها لأهميتها واستعمالاتها الواسعة في الجوانب الاقتصادية لكونها تساعد في تعظيم العوائد عن طريق الاختيار الامثل للبضائع المحموله والتي تحقق اعلى ربح ممكن.وبما ان مسألة حقيبة الظهر (KP) تنتمي بدرجة تعقيدها الى المسائل من نوع (NP–Complete) ولكونها لاتمتلك خوارزمية متعددة الحدود خلال الوقت تم استعمال خوارزمية ذكائية في حلها لكون هذه الخوارزميات تمتلك سرعة في التنفيذ وايضا ً قدرة في الوصول الى حلول جيدة في وقت معقول ,اذ تم استعمال الخوارزمية المهجنة (ANGEL) المكونه من ثلاث خوارزميات ذكائية في حل المسألة وهي (خوارزمية امثلية مستعمرات النمل(ACO) اجراءات البحث المحلي (LS) و الخوارزمية الجينية (GA) ) .المرحلة الاولى يتم استعمال امثلية مستعمرات النمل في بناء مجموعة من الحلول ومن ثم تحسين هذه الحلول عن طريق اجراءات البحث المحلي ومن ثم استعمال الخوارزمية الجينية باعتبار المجتمع الناتج من المرحلة السابقة هو المجتمع الاولي للخوارزمية الجينية. اثبتت الخوارزمية المهجنة (ANGEL) سرعتها و كفائتها في الوصول الى حلول جيده عند مقارنتها مع خوارزمية محاكاة التلدين ( Simulated Annealing) والخوارزمية الجينية (Genetic Algorithm ) بعد حل (10) مسائل اختبار تم توليدها عشوائيا ً وباحجام مختلفة من ( 50-1000) وكان متوسط الارباح المتحققة عند استعمال الخوارزمية المهجنة (ANGEL) (23878.6) بينما كانت خوارزمية محاكاة التلدين (Simulated Annealing) (1603.257) والخوارزمية الجينية (Genetic Algorithm) (15555.64) , اما متوسط الوقت المستغرق للخوارزمية المهجنة (ANGEL) (726.908) ثانية بينما كان الوقت المستغرق لكلتا الخوارزميتين (خوارزمية محاكاة التلدين و الخوارزمية الجينية ) على التوالي هو (21953.25) ثانية (39432) ثانية , وقد تم ايضا ًمقارنة نتائج الخوارزمية المهجنة مع احدى الطرق التقليدية المضبوطة خوارزمية التفريع والتحديد (Branch and Bound) من حيث الوقت المستغرق للوصول للحل الامثل,حيث كان متوسط الوقت العام للخوارزمية المهجنة (ANGEL) (726.908) ثانية بينما كان لخوارزمية التفريع والتحديد (23582.98) ثانية واخيرا ً تم استعمال المسألة في تعظيم عائدات الشركة العامة للسكك الحديد العراقية وقد بلغت الارباح الاجمالية (56520710.5) دينار.