Education
Feb, 2000
M.Sc.

Computer Science

University of Mosul, Iraq

Aug, 1991
B.Sc.

Computer Science

University of Mosul, Iraq

Professional Experience
Jan, 2018 - Jul, 2019
Faculty member

Duhok Polytechnic University - Technical College of Administration-

Kurdistan Region, Iraq

Lecturer at the Department of Information Technology.

Nov, 2011 - Dec, 2017
Faculty member

University of Duhok

Kurdistan Region, Iraq

Lecturer at the Dpt. of Statistic, College of Economic and Administration, Duhok University. (10/2011- 31/12/2017). Head of Website Unite for the college of economic and administration, Duhok University. (2011 to 2014). Member of the Scientific Research Center, (2012-2014). Member of the Examinations Committee.

Dec, 2000 - Aug, 2011
Faculty member

University of Sirte - Faculty of Science

Libya

Lecturer at the Department of Computer Science, Faculty of Science, Sirte University. Member of the Monitoring and Examination Committee, Faculty of Science- University of Sirte. (6/2000- 8/2011) . Head of Computer Science Dpt., Faculty of Science, University of Sirte, (14/8/2008- 31/1/2011). Lecturer at the Department of Computer Science, Higher Technical Institute, Sirte, (10/2001-8/2007). Member of the Curriculum Development Committee, Computer Science Department, College of Science, University of Sirte. Member of the Quality Assurance Committee, Faculty of Science, University of Sirte.

Dec, 1995 - Nov, 2000
Faculty member

University of Mosul- College of Computer Science and Mathematics

Iraq

Lecturer at the Department of Computer Science, College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul.

Publication Journal
Jun, 2018
Using Genetic Algorithm to Solve Travelling Salesman Optimization Problem Based on Google Map Coordinates for Duhok City Areas

Academic Journal of Nawroz University (Issue: Vol 7 No 3 (2018)) (Volume: 7)

This research aims to solve one of the Non-Deterministic Polynomial (NDP) Problems by using one of the artificial intelligence techniques, which is genetic algorithm. Travelling salesman problem (TSP) is one of the difficult optimization problems, the aim of this problem is to get the optimal solution which is represented by the shortest path for (n) visited areas of the city. The number of possible solutions that will be generated, searched and compared when solving this problem for (n) areas is equal to (n!). This number exponentially increased with the increasing of the number of areas. With the large number of areas, which produces a huge number of possible solutions, the traditional search algorithms will be collapsed, and the problem will become a hard (NDP) Problem. In this case it becomes necessary to rely on artificial intelligence techniques, which are based on the biologically-inspired principle. During this research the travelling salesman problem was formulated and programmed in proportion to the concept of genetic algorithm (GA) to produce Travelling Salesman Genetic Algorithm (TSGA). One of the cities of Kurdistan Region of Iraq (Duhok) was selected as a case study to implement the TSGA algorithm. Initially, the study depends on Google earth program to determine the coordinates for number of Duhok’s areas. These coordinates were saved as a (.kml) file format, then the required cleaning and normalization operations were accomplished on this file to produce the pure coordinates, that were stored as an excel file format (.xls) . TSGA algorithm depends on these excel coordinates as an input file to create the initial generation of paths, then the objective function for each path of the this generation was calculated, and then the parent selection, crossover and mutation functions were applied to get the group of the best paths. TSGA algorithm, then, continues to regenerate a number of successive generations, and afterwards recalculate and create the new group of the best paths for each generation to enhance the result. Finally, and depending on the criterion of stopping, this algorithm will cease to create new generations and suggest the final result that represents the shortest path for visited areas. Matlab program was used to implement the TSGA algorithm and to analyze the result. The results of this algorithm were optimum and near optimum for most of the problems at a reasonable time.

May, 2009
++برمجة الخوارزمية الهنكارية باستخدام لغة سي

Scientific Journal, University of Sirte, Libya. (Issue: 2009) (Volume: 2)

يتضمن هذا البحث تصميم خوارزمية لتطبيق واحدة من مسائل الأمثلية التوافقية ألا وهي مسألة التخصيص (Assignment Problem)، أن حل هذه المسألة يتمثل بالحصول على ناتج مثالي (تخصيص مثالي) أو قريب إلى المثالي لدالة هدف مسألة التخصيص الذي قد يكون إما تقليل الكلف (Minimization) أو تعظيم الأرباح (Maximization) ، حيث أنه قد تواجه بعض الإدارات مشكلة التخلي عن منتج معين وإحلال منتج آخر محله وإن هذا القرار يتطلب أن تؤخذ بعين الاعتبار تكاليف الفرص. تم دراسة وتحليل النموذج الرياضي الخاص لواحدة من أكثر الطرق شيوعاً في حل مسألة التخصيص ألا وهي الخوارزمية الهنكارية وقد تم بعد ذلك اقتراح وتصميم خوارزمية برمجية عرفت بأسم خوارزمية التخصيص الهنكارية Hungarian Assignment Algorithm (HAA) حيث تم اقتراح وتمثيل هيكلية البيانات الخاصة بهذه الخوارزمية ومن ثم عرضت الخطوات الخاصة للبرنامج الذي تم تصميمه لتطبيقها مع كتابة الدوال البرمجية اللازمة، وكانت اللغة المستخدمة في البرمجة هي لغة C++، وقد تم تطبيقها على عينة من مصفوفات التخصيص وكانت النتائج مثالية في أغلب الأحيان أو قريبة من الحل المثالي في أحيان أخرى، ومن ثم تم قياس الزمن المستغرق للحل وحجم الذاكرة المستغلة.

Jan, 2009
حل مسألة التخصيص باستخدام الخوارزمية الوراثية

Scientific Journal, University of Sirte, Libya. (Issue: 2008) (Volume: 1)

يتناول هذا البحث استخدام أحد أساليب الذكاء الاصطناعي المتمثل بالخوارزمية الوراثية (Genetic Algorithm) وهو من الأساليب الحديثة، حيث برزت أهمية استخدام هذا الأسلوب في حل مسائل معقدة (كبيرة الحجم تمتلك كماً هائلاً من الحلول البديلة) بزمن مناسب. والحل الناتج من تطبيق هذا الأسلوب يكون في أغلب الأحيان حلاً قريباً إلى المثالي (near optimum solution). ويوفر هذا الأسلوب عند تطبيقه بحثاً ذكياً بين عدداً أو كماً هائلاً من الخطط البديلة للحصول على خطة تعطي حلاً (تخصيصاً) جيداً للمسألة بعيداً عن طرق السرد والبحث التقليدية. يعتمد أسلوب الخوارزمية الوراثية في حل المسائل على أفكار مستنبطة من علم الوراثة، والتي تهتم بشكل عام بكيفية إنتاج أفراد جديدة تمتلك صفات معينة (مرغوبة أو غير مرغوبة) وذلك من خلال التداخل أو التعديل أو التبديل الذي يحصل على المجموعات الموروثة بهدف تكوين أفراد جديدة. وتعتبر مسألة التخصيص واحدة من المسائل الصعبة في مجال بحوث العمليات، أما الفكرة التي اعتـُمِدت في حل هذه المسألة وبشكل أدق على أفكار الهندسة الوراثية التي تتميز بالإنتاج المقصود لأفراد جديدة تمتلك صفات مرغوبة (جيدة) وذلك من خلال التبديل أو التعديل المقصود للمجموعات الموروثة (إضافة أو استبدال مواد وراثية معينة) بهدف تكوين أفراد ذات صفات جيدة، فعلى هذا الأساس تقوم الخوارزمية الوراثية بانتخاب الحلول المفضلة من عدد كبير من الحلول وإجراء بعض التداخلات والتبديلات بين هذه الحلول بهدف تكوين حلولٍ أفضل. صـُمِمَ من خلال هذا البحث خوارزمية وراثية لتمثيل مسألة التخصيص أطلق عليها اسم "خوارزمية التخصيص الوراثية" Genetic Assignment Algorithm (GAA). وقد تم برمجتها بلغة C++ حيث تم تصميم التركيب الداينميكي للجيل (Generation) والمكون من عدد من تركيبات يطلق عليها اسم الكروموسومات (Chromosome) وتركيبة كل كروموسوم تتضمن احد احتمالات التخصيص مع دالة هدف ودرجة لياقة ذلك التخصيص ومدى احتمالية مشاركته في تكوين الجيل التالي، وقد تم دراسة وتحليل نتائج تطبيق هذه الخوارزمية نظرياً وعملياً وذلك اعتماداً على ثلاثة معايير أساسية هي أمثلية الحل الناتج والزمن المستغرق للحل وحجم الذاكرة المستغلة.

Dec, 2008
تحسين الأسلوب السردي لحل مسألة التخصيص باستخدام أنواع مختلفة من هيكليات البيانات

Scientific Journal, University of Sirte, Libya. (Issue: 2008) (Volume: 2)

تـُعد مسألة التخصيص من المسائل التوافقية الصعبة، التي يتطلب إيجاد الحل المثالي لها إجراء سردٍ شاملٍ لجميع الحلول الممكنة. وتزداد صعوبة الحل مع كبر حجم المسألة نتيجة لزيادة عدد الحلول الممكنة حيث أن عدد هذه الحلول لمسألة ذات حجم (n) يساوي (n!)‏. وقد مُثلتْ عملية السرد الشامل لهذه الحلول من خلال أسلوب السرد التقليدي الذي اقترحه البحث. وقد تم من خلال هذا البحث تطوير طريقة برمجية جديدة لحل هذه المسألة وقد أطلق عليها أسم أسلوب السرد المحسن والذي يُعـد تطويراً لأسلوب السرد التقليدي ويهدف إلى تقليص عدد الحلول الممكنة اعتماداً على ابتكار قانون جديد أطلق عليه اسم قانون مجموع التوافيق. وقد تم دراسة وتحليل نتائج تطبيق هذه الأساليب ثم حُللـّت نظرياً وعملياً لغرض المقارنة بين كفاءة استخدام كل منها في حل مسألة التخصيص وذلك اعتماداً على ثلاثة معايير أساسية هي أمثلية الحل الناتج والزمن المستغرق للحل وحجم الذاكرة المستغلة.

Conference
May, 2011 - May, 2011
التعليم الإلكتروني ومتطلبات جودة تطبيقه

Jordon, Al Zarqaa University As Presenter

10th International Arab Conference on Quality Assurance in Higher Education - Zarqa University

Oct, 2010 - Oct, 2010
An Assessment Study and the Design of E-learning System Strategy in computer Science Department of Sirte University"

Libya, Tripoli As Presenter

The Fifth Libyan Arab International Conference on Electrical and Engineering LAICEEE

Jun, 2010 - Jun, 2010
E-Government in Libya: Benchmarking against Global Best Practices

Libya, Tripoli As Presenter

The First International Conference on Electronic Management