Geri Dön

Evolving aggregation behaviors for swarm robotic systems: A systematic case study

Oğul robot sistemleri için toplanma davranışı evrimleştirilmesi: Sistematik bir örnek problem incelemesi

  1. Tez No: 166886
  2. Yazar: ERKİN BAHÇECİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EROL ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Oğul Robot Bilimi, Evrimsel Yöntemler, Genetik Algoritmalar, Dağıtık Hesaplama, Yapay Sinir Ağları, Swarm Robotics, Evolutionary Methods, Genetic Algorithms, Grid Computing, Neural Networks IV
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Öz OĞUL ROBOT SİSTEMLERİ İÇİN TOPLANMA DAVRANIŞI EVRİMLEŞTİRÎLMESİ: SİSTEMATİK BİR ÖRNEK PROBLEM İNCELEMESİ Bahçeci, Erkin Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Assist. Prof. Dr. Erol Şahin Ağustos 2005, 57 sayla Evrimsel yöntemlerin robot sistemleri için davranış geliştirilmesinde kullanılabileceği bil inmektedir. Bu yöntemler Oğul robot sistemleri için de giderek daha önemli bir çözüm yöntemi olarak ortaya çıkmaktadır. Ancak yapay evrim yöntemleriyle bir oğul robot sistemi için davranış evrimleştirilmeye çalışıldığında evrimin parametreleri ile ilgili bazı kararlar ver ilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada örnek problem olarak toplanma davranışı seçilmiş ve robotların kontrol programı olarak benzetim ortamındaki bir oğul robot sisteminde evrimleştirilen yapay sinir ağları kullanılmıştır. Farklı evrim parametreleriyle oluşturulan yapay sinir ağlarının performansı ve ölçeklenebilirliği araştırılmıştır. Benzetim programları bir bilgisayar kümesinde paralel olarak çalıştırılacak şekilde bazı parametrelere verilen değerler değiştirilerek dört ayrı deney yapılmıştır. Oğul robot sistemlerinde başka davranışların da evrimsel yöntemlerle oluşturulmasına yardımcı olabilecek pratik kurallar çıkarılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT EVOLVING AGGREGATION BEHAVIORS FOR SWARM ROBOTIC SYSTEMS: A SYSTEMATIC CASE STUDY Bahçeci, Erkin M.S., Department of Computer Engineering Supervisor : Assist. Prof. Dr. Erol Şahin August 2005, 57 pages Evolutionary methods are shown to be useful in developing behaviors in robotics. Interest in the use of evolution in swarm robotics is also on the rise. However, when one attempts to use artificial evolution to develop behaviors for a swarm robotic system, he is faced with decisions to be made regarding some parameters of fitness evaluations and of the genetic algorithm. In this thesis, aggregation behavior is chosen as a case, where performance and scalability of aggregation behaviors of pcrccptron controllers that are evolved for a simulated swarm robotic system arc systematically studied with different parameter settings. Using a cluster of computers to run simulations in parallel, four experiments arc conducted varying some of the parameters. Rules of thumb are derived, which can be of guidance to the use of evolutionary methods to generate other swarm robotic behaviors.

Benzer Tezler

  1. Kurumsal yerel ağlarda açık kaynak tabanlı merkezi VoIP santral mimarisi ve performans değerlendirmesi

    Open source-based centralized VoIP switch architecture and performance evaluation in corporate local area networks

    EMRE KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞRUL TAŞCI

  2. Proper time window size selection for timely evolving dynamic networks

    Zamanla değişen dinamik ağlar için uygun zaman penceresi boyu seçimi

    SERHAT ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEZİBAN ORMAN

  3. Etkin bina emlak vergi değerinin belirlenebilmesi için makine öğrenme temelli bir değerleme modeli önerisi

    A proposal for a machine learning based valuation model for determining efficient building property tax value

    ELİF ŞEVVAL TAŞTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REHA METİN ALKAN

  4. Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction

    Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları

    ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

  5. Dijital pazarlama çağında gözetim farkındalığı ve büyük veri: Akıllı saatler ve Strava uygulaması örneği

    Surveillance awareness and big data in the age of digital marketing: The case of smartwatches and Strava application

    NİLSU ABAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İletişim Bilimleriİstanbul Kültür Üniversitesi

    İletişim Sanatları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEREN BİLGİCİ