ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية ، و هي واحدة من مشاكل الأمثلية من النوع NP-hard حيث أخذت كثير من اهتمام الباحثين في الوقت الحاضر بسبب تطبيقاتها ذات الطابع اليومي ، إذ لا توجد حتى الآن خوارزمية تقدم الحل الأ
مثل لهذه المشكلة بسبب تعقيد زمن كثيرة الحدود و هذا يعني أن زمن الحل لمسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية ينمو باطراد مع زيادة عدد العقد ، و كل الخوارزميات المستخدمة تعطي حلولاً تقريبية .
سنعرض في بحثنا خوارزمية نظام مستعمرة النمل المحسن القادرة على استكشاف مناطق بحث متنوعة في فضاء الحل ، و خوارزمية محاكاة التعدين ، و هي تقنية بحث محلي يتم تطبيقها بنجاح في العديد من مسائل NP-hard .
نقدم أيضاً خوارزمية تدعى بالهجينة تعتمد على مبدأ الدمج بين خوارزمية نظام النمل المحسن و خوارزمية محاكاة التعدين ، و مقارنة الحل الناتج عن هذا النهج الهجين مع نتائج تجارب قياسية لاختبار فعالية النهج المقدم .
نرمز نظرياً لثخانة البيان G ب( Φ(G وتعرف ثخانة البيان بأنها العدد الأصغري من البيانات الجزئية المسطحة(المستوية ) والتي نستطيع الحصول عليها من تحميل البيان الأصلي G والبيان المسطح هو كل بيان يمكن إعادة رسمه في المستوي بدون أن تتقاطع أضلاعه (خطوط التو
صيّل بين الر ؤوس)، لذلك عرفت مسألة تحديد ثخانة البيان كمسألة تنتمي إلى صف المسائل
.NP-complete
سنقدم في هذا البحث تطبيقاً لخوارزمية تجريبية Heuristic Algorithm تعتمد على مفهوم محاكاة تلدين الفلزات الأمثلScheme Simulated Annealing Optimization
New- hick الذي يساعد في تحسين نتائج الخوارزمية التجريبية المقترحة
حيث أعطى حلاً فعالاً وسريعاً في إيجاد ثخانة البيانات التامة والثنائية التامة
عندما يكون عدد رؤوس البيان n<=30 وأبطأ عندما يكون أكبر من ذلك.
أخيرا نعرض نتائج تطبيق هذه الخوارزمية على الخوارزمية التجريبية
فنلاحظ بأنها أعطت حلاً أمثلياً لتحديد ثخانة البيانات التامة والثنائية التامة. كما تمّت برمجة هذه الخوارزمية باستخدام لغة عالية المستوى ++C بمفهوم غرضي التوجه وقد حصلنا على النتائج بتنفيذ البرنامج على حاسوب بمواصفات RAM 2GB, CPU, M350 2.27GHZ
