Doğadan esinlenmiş hibrit bir optimizasyon algoritmasının yol planlama problemine uygulamasının istatistiksel sonuçları
Statistical results of applying a nature-inspired hybrid optimization algorithm to the path planning problem
- Tez No: 1005252
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KADRİ DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Yol planlama, Path planning
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Artvin Çoruh Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
UAV' ler için yol planlama, bir başlangıç noktasından hedefine giderken engellerden kaçınma, enerji-zamana bağlı maliyeti minimize etme ve dinamik çevrede güvenli uçuş sağlama gibi çoklu hedefleri içeren karmaşık bir optimizasyon problemidir. Bu problem genelde mesafe, zaman, enerji, güvenlik gibi çok boyutlu yaklaşımlara ihtiyaç duyar. Hareketsiz veya hareketli ortamlarda ve 2D/3D uzaylarda modellenebilir. Matematiksel model genellikle lineer olmayan yükseklik, açı, hız, çarpışma riski gibi faktörler içeren birkaç kısıta bağlıdır. Bu tip problemler, klasik A^*, Dijkstra gibi deterministik arama yöntemleri ile çözülmeye çalışılsa da, ortamın dinamik doğası ve optimalite gerekliliği nedeniyle bu yöntemler genellikle alt-optimum çözümlere takılır. Bu nedenle Meta-sezgisel optimizasyon algoritmalar türev gerektirmeyen, doğadan esinlenmiş, popülasyon tabanlı veya tek çözüm tabanlı heuristiklerdir. Arama uzayını genel keşif + yerel sömürü stratejisi ile tarar. Global optimuma yaklaşmak ve yerel çözümlerde takılmamak için uygundur. Bu özellikleri nedeniyle UAV yol planlama gibi yüksek boyutlu, çok kriterli ve dinamik problemlerde meta-sezgisel algoritmalar özellikle tercih edilir. Bu çalışmada literatürde en çok çalışılan ve son zamanlarda tanımlanan metaheuristik optimizasyon algoritmaları ele alınarak yol planlama probleminde kullanılmıştır. Daha önce UAV yol planlamada kullanılmayan ZHO, ZOA, WHOA ve COA algoritmaları bu problemi çözmek için uyarlanmış, buldukları sonuçlar istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Bu sonuçlar tablo ve grafikler ile görselleştirilerek avantajları açık bir şekilde gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
UAV path planning is a complex optimization problem involving multiple objectives, such as avoiding obstacles while traveling from a starting point to a destination, minimizing energy-time-dependent costs, and ensuring safe flight in a dynamic environment. This problem generally requires multidimensional approaches involving distance, time, energy, and safety. It can be modeled in stationary or moving environments and in 2D/3D spaces. The mathematical model is usually dependent on several constraints, including nonlinear factors such as altitude, angle, velocity, and collision risk. Although these types of problems are attempted to be solved with classical deterministic search methods such as A^* and Dijkstra, these methods often get stuck at sub-optimum solutions due to the dynamic nature of the environment and the need for optimality. Therefore, meta-heuristic optimization algorithms are derivative-free, nature-inspired, population-based, or single-solution-based heuristics. They scan the search space with a general exploration + local exploitation strategy. They are suitable for approaching the global optimum and avoiding getting stuck at local solutions. Because of these characteristics, meta-heuristic algorithms are particularly preferred in high-dimensional, multi-criteria, and dynamic problems such as UAV path planning. This study examines the most studied and recently defined metaheuristic optimization algorithms in the literature and applies them to the route planning problem. The ZHO, ZOA, WHOA, and COA algorithms, previously unused in UAV route planning, were adapted to solve this problem, and their results were statistically analyzed. These results are visualized in tables and graphs to clearly demonstrate their advantages.
Benzer Tezler
- Parametric façade optimization for natural ventilation and energy efficiency in high-rise buildings
Yüksek katlı binalarda doğal havalandırma ve enerji verimliliği için parametrik cephe optimizasyonu
SANAM AEINFAR
Doktora
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ SERTESER
- Synthesis and characterization of metallopeptide nanostructures
Metallopeptit nanoyapıların sentez ve karakterizasyonu
OYA USTAHÜSEYİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Kimyaİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZGÜR GÜLER
- Biyo-esinlenme tabanlı bilgisayar destekli tasarım yazılımı ve metodolojisi geliştirme
Development of a bio-inspiration based computer aided design software and methodology
ALKIN YILMAZ AKTER
Doktora
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜDAYİM BAŞAK
- Doğadan esinlenmiş bütünleşik uçan kanat tasarımının aerodinamik karakteristiklerinin deneysel olarak incelenmesi
Experimental investigation of aerodynamic characteristics of bio-integrated blended wing desing
MUHAMMED AKİF ÖZDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Uçak MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAMMER ÖZGÖREN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SEYHAN
- Kızılötesi dedektör tasarımı için doğadan esinlenmiş göz yapılarının dalga analizi
The wave analysis of nature-inspired eye structures for infrared detectors
TAKİYETTİN OYTUN KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Fizik ve Fizik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMZA KURT