Geri Dön

A learning based algorithm for drone routing

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 648528
  2. Yazar: UMUT ERMAĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATMA SİBEL SALMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu çalışmada, askeri keşifler, arama-kurtarma operasyonları ve tarım gibi birçok alanda kullanılan dronların rotalaması üzerine odaklanılmıştır. Sınırlı batarya kapasitesi ve enerji tüketim oranından dolayı dronlar ihtiyaç duyulduğu zamanlarda şarj istasyonlarına iniş yapmak zorundadırlar. Bu nedenle şarj istasyonları arasında gerçekleşen rotalamada, yasaklı bölgelere girmeden, önceden belirlenmiş tüm hedef noktalara minimum toplam sürede gitmek amaçlanmaktadır. Oluşturulan rotayı çevresel koşullar değiştikçe dinamik olarak güncelleyebilmek için rotalamanın kısa sürede yapılması gerekmektedir. Bu nedenle, öğrenme temelli hızlı bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritma kolon türetme algoritması ile elde edilen iyi olurlu çözümlerin özelliklerini öğrenmektedir. Öğrenme temelli algoritma uygulanmadan önce, dronun hangi şartlar altında şarj istasyonuna iniş yaptığını tahmin edebilmek için iki farklı makine öğrenmesi sınıflandırma algoritması olan k-en yakın komşu ve karar ağacı algoritmaları kullanılmaktadır. Öğrenme temelli algoritma bu iki faklı sınıflandırma algoritmalarının sonuçlarından yararlanmaktadır. Bu aşamada dronun gezgin postacı problemi çözüm yöntemleri ile elde edilen optimal tur içinde bir sonraki hedef noktaya mı, yoksa şarj istasyonuna mı gideceğine karar verilir. Literatürde bulunan bir gezgin postacı problemi karşılaştırma örneğinde elde edilen ve rastgele oluşturulan veri setleri üzerinde yapılan testlerde, öğrenme temelli algoritmanın çok kısa süre içerisinde optimal sonuçlara yakın uygulanabilir çözümler bulduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we optimize the route of a drone used in applications such as precision agriculture, search and rescue operations and military surveillance. Due to the drone's battery limit and its energy consumption rate, the drone needs to stop at recharge stations before its charge depletes. It follows a route between the recharge stations, avoiding restricted regions, to cover all of the identified points to be processed in minimum total time. To update the route dynamically as environmental conditions change, the route should be constructed in a short run time. Therefore, we propose a fast algorithm. The algorithm learns from a set of good feasible solutions obtained from a column generation procedure. Before running our algorithm, two alternative classification algorithms in machine learning, i.e., k-Nearest Neighbors and Decision Tree are used to predict the circumstances under which the drone should return to a recharge station. The algorithm that we propose utilizes the output of the classification algorithm to decide whether the drone should visit the next node in a pre-generated giant walk obtained from the optimal traveling salesman problem solution, or a recharge station. We show that learning is beneficial for obtaining feasible solutions with small optimality gaps in very short time by computational tests on the data sets that are generated randomly and also derived from a traveling salesman problem benchmark instance in the literature.

Benzer Tezler

  1. Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik görüntüler üzerinde derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla sefalometrik noktaların tespiti

    Determination of cephalometric points with artificial intelligence algorithms developed by deep learning on lateral cephalometric images obtained from conic-beam computer tomography images

    SEDA SALİHA KAYRAK

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET UĞURLU

  2. Makine öğrenmesi tabanlı gerçek zamanlı medikal nesnelerin interneti çerçevesinin geliştirilmesi

    Development of machine learning-based real-time medical internet of things framework

    EMRE YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÇALHAN

  3. Profil görüntüleri üzerinde derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla yumuşak doku profilinin değerlendirilmesi

    Evaluation of soft tissue profile with artificial intelligence algorithms developed with deep learning method on profile images

    BİRCAN KABUKÇU

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET UĞURLU

  4. Ortodontik fotoğraflar üzerinden derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla gülümseme estetiğinin değerlendirilmesi

    Evaluation of smile aesthetics with artificial intelligence algorithms developed with deep learning method over orthodontic photographs

    ZEKİ ARSLAN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET UĞURLU

  5. Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri üzerinden derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla faringeal havayolu değerlendirilmesi

    Evaluation of the pharyngeal airway with artificial intelligence algorithms improved by deep learning method on cone-beam computed tomography images

    BATUHAN KULELİ

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET UĞURLU