Geri Dön

Sürü robotların hedef bulma problemine sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının simülasyon uygulaması ve karşılaştırılması

Simulation application and comparison of swarm based optimization algorithms on source localization problem of swarm robotics

  1. Tez No: 539391
  2. Yazar: MEHMET AKİF FINDIKLI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN FATİH KOCAMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Bu tez çalışmasında, sürü robotların hedef bulma problemine sürü tabanlı optimizasyon algoritmaları uygulanmış, gerektirdiği durumlarda yeni adaptasyonlar önerilmiş ve benzetimlerinin gerçekleştirildiği bir simülasyon uygulaması geliştirilmiştir. Simülasyon uygulamasında sürü robotların tek hedefi, sinyal şiddetleri eş çoklu hedefleri, sinyal şiddetleri eş olmayan çoklu hedefleri ve konumu sabit olmayan dinamik hedefleri takip edip bulabilme başarıları incelenmiştir. Sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarından parçacık sürüsü optimizasyon, yapay arı kolonisi, hızlı yapay arı kolonisi ve modifiye yapay arı kolonisi algoritmaları incelenmiştir ve karşılaştırılmıştır. Algoritmalara gerçek dünyada uygulanabilirliklerini arttırabilmek için değişiklikler önerilmiş ve uygulanmıştır. Önerilen değişiklikler ile beraber UNITY 3D ortamında C# dili ile sürü tabanlı metasezgisel yöntemler ile sürü robotlarda hedef bulma simülasyon uygulaması geliştirilmiştir. Aynı simülasyon ii uygulaması, metasezgisel yöntemlerin karşılaştırılabilmesini grafik kütüphaneleri sayesinde daha anlaşılır hale getirmek için MATLAB ortamında da geliştirilmiştir. Sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının genel becerilerini inceleyebilmek için nümerik olmayan eşleştirme problemi incelenmiştir. Çinli Postacı Probleminin eşleştirme çözümü için yapay arı kolonisi algoritması önerilerek MATLAB ortamında bir uygulama geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we applied swarm-based optimization algorithms to problem of finding source location of swarm robotics, and we suggested new adaptations to those algorithms if needed, then we developed a simulation program which can simulate those algorithms. We analyzed success of source tracking and source localization of swarm robotics in, single source localization, multiple source localization which have homogenious signal intensitiy and heterogenious signal intensity, and dynamic source localization scenarios. We analyzed and compared swarm-based optimization algorithms such as particle swarm optimization, artificial bee colony, quick artificial bee colony and modified bee colony. We also suggested and integrated modification to those algorithms in order to apply those solutions in real world applications. With suggested modifications we developed a source localization in swarm robotics simulation application with C# language in UNITY 3D. We developed same application in MATLAB in order to compare metaheuristic methods more comprehensible with figure libraries of MATLAB. We analyzed non-numerical matching problem, in order to get better sense of swarm-based optimization algorithms' skill set. We suggested artificial bee colony algorithm and developed an application with MATLAB for matching solution of Chinese postman problem.

Benzer Tezler

  1. Oğul robotları yön bulma problemi

    Swarm robots navigation problem

    MEHMET KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL

  2. Centralized task allocation for multiple quadrupeds

    Çoğul quadrupedler için merkezi görev dağılımı

    HANDAN ÇEVİK SARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  3. Rizobot: Collective form finding through swarm robotics

    Rızobot: Sürü robotlar aracılığıyla kolektif biçim bulma

    OZAN BALCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM

  4. Design of a modular mobile multi robot system: ULGEN (Universal-Generative Robot)

    Modüler mobil çoklu robot sistemi tasarımı: ULGEN (Universal-Generative Robot)

    HASAN ERCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  5. Üç boyutlu uzayda çok yöneticili mobil robotlar ile sürü hareketi planlaması

    Swarm movement planning with multi master robots in 3d space

    ZÜLAL TOSUNOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN KURT