Data-Driven Predictive Modeling to Enhance Search Efficiency of Glowworm-Inspired Robotic Swarms in Multiple Emission Source Localization Tasks

In time-sensitive search and rescue applications, a team of multiple mobile robots broadens the scope of operational capabilities. Scaling multi-robot systems (\u3c 10 agents) to larger robot teams (10 – 100 agents) using centralized coordination schemes becomes computationally intractable during runtime. One solution to this problem is inspired by swarm intelligence principles found in nature, offering the benefits of decentralized control, fault tolerance to individual failures, and self-organizing adaptability. Glowworm swarm optimization (GSO) is unique among swarm-based algorithms as it simultaneously focuses on searching for multiple targets. This thesis presents GPR-GSO—a modification to the GSO algorithm that incorporates Gaussian Process Regression (GPR) based data-driven predictive modeling—to improve the search efficiency of robotic swarms in multiple emission source localization tasks. The problem formulation and methods are presented, followed by numerical simulations to illustrate the working of the algorithm. Results from a comparative analysis show that the GPR-GSO algorithm exceeds the performance of the benchmark GSO algorithm on evaluation metrics of swarm size, search completion time, and travel distance

Alert-BDI: BDI Model with Adaptive Alertness through Situational Awareness

In this paper, we address the problems faced by a group of agents that possess situational awareness, but lack a security mechanism, by the introduction of a adaptive risk management system. The Belief-Desire-Intention (BDI) architecture lacks a framework that would facilitate an adaptive risk management system that uses the situational awareness of the agents. We extend the BDI architecture with the concept of adaptive alertness. Agents can modify their level of alertness by monitoring the risks faced by them and by their peers. Alert-BDI enables the agents to detect and assess the risks faced by them in an efficient manner, thereby increasing operational efficiency and resistance against attacks.Comment: 14 pages, 3 figures. Submitted to ICACCI 2013, Mysore, Indi

Retina Based Glowworm Swarm Optimization for Random Cryptographic Key Generation

ان توليد المفاتيح المستندة إلى المقاييس الحيوية يمثل استخدام الميزات المستخرجة من السمات التشريحية (الفسيولوجية) البشرية مثل بصمات الأصابع أو شبكية العين أو السمات السلوكية مثل التوقيع. تتميز القياسات الحيوية لشبكية العين بمتانة متأصلة، وبالتالي، فهي قادرة على توليد مفاتيح عشوائية بمستوى أمان أعلى مقارنة مع السمات الحيوية الأخرى. في السنوات الأخيرة ، اكتسبت خوارزميات التحسين المستوحاة من الطبيعة شعبية كبيرة في معالجة المشكلات الواقعية الصعبة وحل وظائف التحسين المعقدة التي لا تتوفر فيها الحلول الفعلية. في هذه الورقة ، تم اقتراح نظام فعال لتوليد مفاتيح عشوائية آمنة وقوية وفريدة من نوعها تستند إلى ميزات شبكية العين لتطبيقات التشفير. يتم استخراج ميزات شبكية العين باستخدام خوارزمية تحسين سرب الدودة المتوهجة (GSO)  والتي توفر نتائج واعدة من خلال التجارب باستخدام قواعد بيانات شبكية العين القياسية. بالإضافة إلى ذلك، من أجل توفير مفاتيح عشوائية عالية الجودة وغير متوقعة وغير مجددة، تم استخدام الخريطة الفوضوية في النظام المقترح. حيث يتضمن النظام المقترح أربع مراحل رئيسية: التقاط صورة شبكية العين باستخدام أي كاميرا شبكية موجودة في الأسواق, أو باستخدام قاعدة البيانات المتاحة والتي تسمى DRIONS-DB,  ثم معالجتها معالجة اولية، ثم فصل صورة شبكية العين المعالجة مسبقًا إلى أربعة أجزاء باستخدام تحويل مويجات الهار المنفصلة ذات المستوى الواحد (DWHT), بعد ذلك ، يتم استخدام النطاق الفرعي ذو التردد المنخفض (LL) للمرحلة التالية حيث يمثل النطاق الفرعي التشغيلي, بعد ذلك ، يتم استخراج الميزات المثلى باستخدام خوارزمية تحسين سرب الدودة المتوهجة (GSO)، وأخيرًا يتم دمج الميزات المثلى مع الخريطة الفوضوية لإنشاء مفتاح التشفير العشوائي. في النتائج التجريبية، تم استخدام التحليل الإحصائي NIST الذي يتضمن عشرة اختبارات إحصائية للتحقق من عشوائية مفتاح البت الثنائي المولد. مفاتيح التشفير العشوائية التي تم الحصول عليها كانت ناجحة في اختبارات التحليل الإحصائي NIST ، بالإضافة إلى درجة كبيرة من اللامركزية.The biometric-based keys generation represents the utilization of the extracted features from the human anatomical (physiological) traits like a fingerprint, retina, etc. or behavioral traits like a signature. The retina biometric has inherent robustness, therefore, it is capable of generating random keys with a higher security level compared to the other biometric traits. In this paper, an effective system to generate secure, robust and unique random keys based on retina features has been proposed for cryptographic applications. The retina features are extracted by using the algorithm of glowworm swarm optimization (GSO) that provides promising results through the experiments using the standard retina databases. Additionally, in order to provide high-quality random, unpredictable, and non-regenerated keys, the chaotic map has been used in the proposed system. In the experiments, the NIST statistical analysis which includes ten statistical tests has been employed to check the randomness of the generated binary bits key. The obtained random cryptographic keys are successful in the tests of NIST, in addition to a considerable degree of aperiodicity

Comparative Analysis of MFO, GWO and GSO for Classification of Covid-19 Chest X-Ray Images

تلعب الصور الطبية دورًا حاسمًا في تصنيف الأمراض والحالات المختلفة. إحدى طرق التصوير هي الأشعة السينية التي توفر معلومات بصرية قيمة تساعد في تحديد وتوصيف مختلف الحالات الطبية. لطالما استخدمت الصور الشعاعية للصدر (CXR) لفحص ومراقبة العديد من اضطرابات الرئة، مثل السل والالتهاب الرئوي وانخماص الرئة والفتق. يمكن الكشف عن COVID-19 باستخدام صور CXR أيضًا. تم اكتشاف COVID-19، وهو فيروس يسبب التهابات في الرئتين والممرات الهوائية في الجهاز التنفسي العلوي، لأول مرة في عام 2019 في مقاطعة ووهان بالصين، ومنذ ذلك الحين يُعتقد أنه يتسبب في تلف كبير في مجرى الهواء، مما يؤثر بشدة على رئة الأشخاص المصابين. انتشر الفيروس بسرعة في جميع أنحاء العالم، وتم تسجيل الكثير من الوفيات والحالات المتزايدة بشكل يومي. يمكن استخدام CXR لمراقبة آثار COVID-19 على أنسجة الرئة. تبحث هذه الدراسة في تحليل مقارنة لأقرب جيران k (KNN)، و Extreme Gradient Boosting (XGboost)، و Support-Vector Machine (SVM)، وهي بعض مناهج التصنيف لاختيار الميزات في هذا المجال باستخدام خوارزمية Moth-Flame Optimization (MFO)، وخوارزمية Gray Wolf Optimizer (GWO)، وخوارزمية Glowworm Swarm Optimization (GSO). في هذه الدراسة، استخدم الباحثون مجموعة بيانات تتكون من مجموعتين على النحو التالي: 9544 صورة بالأشعة السينية ثنائية الأبعاد، والتي تم تصنيفها إلى مجموعتين باستخدام اختبارات التحقق من صحتها: 5500 صورة لرئتين سليمتين و4044 صورة للرئتين مع COVID-19. تتضمن المجموعة الثانية 800 صورة و400 صورة لرئتين سليمتين و400 رئة مصابة بـ COVID-19. تم تغيير حجم كل صورة إلى 200 × 200 بكسل. كانت الدقة والاستدعاء ودرجة F1 من بين معايير التقييم الكمي المستخدمة في هذه الدراسة.Medical images play a crucial role in the classification of various diseases and conditions. One of the imaging modalities is X-rays which provide valuable visual information that helps in the identification and characterization of various medical conditions. Chest radiograph (CXR) images have long been used to examine and monitor numerous lung disorders, such as tuberculosis, pneumonia, atelectasis, and hernia. COVID-19 detection can be accomplished using CXR images as well. COVID-19, a virus that causes infections in the lungs and the airways of the upper respiratory tract, was first discovered in 2019 in Wuhan Province, China, and has since been thought to cause substantial airway damage, badly impacting the lungs of affected persons. The virus was swiftly gone viral around the world and a lot of fatalities and cases growing were recorded on a daily basis. CXR can be used to monitor the effects of COVID-19 on lung tissue. This study examines a comparison analysis of k-nearest neighbors (KNN), Extreme Gradient Boosting (XGboost), and Support-Vector Machine (SVM) are some classification approaches for feature selection in this domain using The Moth-Flame Optimization algorithm (MFO), The Grey Wolf Optimizer algorithm (GWO), and The Glowworm Swarm Optimization algorithm (GSO). For this study, researchers employed a data set consisting of two sets as follows: 9,544 2D X-ray images, which were classified into two sets utilizing validated tests: 5,500 images of healthy lungs and 4,044 images of lungs with COVID-19. The second set includes 800 images, 400 of healthy lungs and 400 of lungs affected with COVID-19. Each image has been resized to 200x200 pixels. Precision, recall, and the F1-score were among the quantitative evaluation criteria used in this study

Full Glowworm Swarm Optimization Algorithm for Whole-Set Orders Scheduling in Single Machine

By analyzing the characteristics of whole-set orders problem and combining the theory of glowworm swarm optimization, a new glowworm swarm optimization algorithm for scheduling is proposed. A new hybrid-encoding schema combining with two-dimensional encoding and random-key encoding is given. In order to enhance the capability of optimal searching and speed up the convergence rate, the dynamical changed step strategy is integrated into this algorithm. Furthermore, experimental results prove its feasibility and efficiency