أستاذ مساعد
د. مهدي عبد المجيد خماخم
البرمجة وعلوم الحاسب هندسة وعلوم الحاسب بالخرج - علوم الحاسب14بحثًا منشورًا
نظرة عامة
د. مهدي عبد المجيد خماخم عضو هيئة تدريس في تخصص البرمجة وعلوم الحاسب بكلية هندسة وعلوم الحاسب بالخرج في جامعة الأمير سطام بن عبدالعزيز، ويسهم في دعم مسيرة التعليم والتعلم من خلال تقديم المقررات الأكاديمية، والمشاركة في الأنشطة والبرامج التعليمية، ودعم تطوير مهارات الطلبة وتعزيز معارفهم في مجال البرمجة وعلوم الحاسب
المناصب القيادية
2019 — 2020
رئيس قسم هندسة البرمجيات - كلية هندسة وعلوم الحاسب بالخرج
جامعة الأمير سطام بن عبدالعزيز
المؤهلات العلمية
دكتوراه علوم الحاسب الالي
علوم الحاسب الالي - البرمجة وعلوم الحاسب
جامعة صفاقس — تونس
2007
ماجستير علوم الحاسب الالي
علوم الحاسب الالي - البرمجة وعلوم الحاسب
معهد ( خاص ) — المملكة العربية السعودية
2002
بكالوريوس علوم الحاسب الالي
علوم الحاسب الالي - البرمجة وعلوم الحاسب
جامعة صفاقس — تونس
2001
التدرج الأكاديمي
أستاذ مساعد
Computer Sciences
2015
المهام والمسؤوليات الإدارية
رئيس قسم هندسة البرمجيات - كلية هندسة وعلوم الحاسب بالخرج
جامعة الأمير سطام بن عبدالعزيز
2019 — 2020
الاهتمامات البحثية
تصميم وتطوير الخوارزميات الاستدلالية (Heuristics)، والاستدلالية الفوقية (Metaheuristics)، والرياضية الهجينة (Matheuristics)، والفوقية للاستدلال (Hyperheuristics)، والخوارزميات الدقيقة (Exact Algorithms) لحل مسائل التحسين التوافقي المعقدة.
دمج تقنيات التعلم الآلي مع أساليب التحسين التقليدية لتطوير خوارزميات هجينة أكثر كفاءة وفعالية.
تطوير النماذج الرياضية لتمثيل وتحليل أنظمة اتخاذ القرار المعقدة ودراسة سلوكها.
توظيف الذكاء الاصطناعي والتحسين لدعم اتخاذ القرارات المبنية على البيانات في مجالات متنوعة، مثل الحوسبة السحابية، والخدمات اللوجستية والنقل، والتصنيع والإنتاج، وإدارة الموارد، وأنظمة الرعاية الصحية، وغيرها من التطبيقات الهندسية والإدارية.
الأبحاث المنشورة
عرض جميع الأبحاث (14)2024
A deep reinforcement learning-based optimization approach for containerized microservice scheduling in Hybrid Fog/Cloud environments
ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
A deep reinforcement learning-based optimization approach for containerized microservice scheduling in Hybrid Fog/Cloud environments
ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
2023
Toward Optimal Periodic Crowd Tracking via Unmanned Aerial Vehicle
TECH SCIENCE PRESS
An Extended Model for the UAVs-Assisted Multiperiodic Crowd Tracking Problem
WILEY-HINDAWI
Optimal network-aware virtual data center embedding
WILEY
2022
Hybrid-based framework for COVID-19 prediction via federated machine learning models
SPRINGER
2021
IoT-fog-cloud based architecture for smart systems: Prototypes of autism and COVID-19 monitoring systems
WILEY
Virtual Machine Placement with Disk Anti-colocation Constraints Using Variable Neighborhood Search Heuristic
SPRINGER
2019
A survey and taxonomy on virtual data center embedding
SPRINGER
Matheuristics for solving the Multiple Knapsack Problem with Setup
PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD
2017
Using Decomposition and Local Search to Solve Large-scale Virtual Machine Placement Problems with Disk Anti-colocation Constraints
IEEE
A unified matheuristic for solving multi-constrained traveling salesman problems with profits
ELSEVIER
2016
A tree search based combination heuristic for the knapsack problem with setup
PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD
A hybrid quantum particle swarm optimization for the Multidimensional Knapsack Problem
PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD
المقررات الدراسية
8 مقررات| رمز المقرر | اسم المقرر |
|---|---|
| 4921 عال | مشروع تخرج 2 |
| 701 حوس | الرياضيات العددية والحوسبة |
| 4912 عال | مشروع تخرج 1 |
| 0602 عال | تصميم حلول المشكلة |
| 0616 عال | خوارزميات التحسين |
| 3701 عال | نظم التشغيل |
| 2311 عال | تراكيب البيانات |
| 0666 عال | مشروع بحثي |
لا توجد نتائج مطابقة
جرّب كلمة بحث أخرى أو امسح الحقل لعرض جميع المقررات
