Geri Dön

An efficient drones path planning approach using enhanced genetic algorithm for combating terrorism and criminal activity

Terör ve suç faaliyetleriyle mücadele için geliştirilmiş genetik algoritma kullanarak verimli bir İHA yolu planlama yaklaşımı

  1. Tez No: 686360
  2. Yazar: MOHAMMED HANEEFA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Dronlar, görünüşte dünyayı ele geçiren çok popüler bir uçak türüdür. Drone'lar için yaygın olarak kullanılan diğer isimler İnsansız Hava Araçları (İHA'lar) ve Uzaktan Kumandalı Hava Sistemleri'dir (RPAS). Drone'lar günümüz dünyasında yalnızca hükümet yetkilileri ve kanun yaptırımları tarafından değil, aynı zamanda ticari ve özel kuruluşlar tarafından da yoğun bir şekilde tüketilmektedir. Bununla birlikte, dronları terörle mücadele, isyanla mücadele, suç faaliyetlerini kontrol etmek için uzun vadeli bir strateji olarak kullanmanın etkinliği belirsizliğini koruyor. Bu araştırma, drone kullanımının terörizm ve suç faaliyetleriyle mücadelede algılanan etkinliğini incelemeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, ağaç tohumu algoritmasına ve genetik algoritmaya (TSAGA) dayalı yeni yol planlama tekniklerinin sunulması. Birden fazla yeri veya hedefi ziyaret etmek için kullanıldığında drone için en iyi yolu bulmak için sunulan yöntem uygulandı. Önerilen TSAGA, drone teknolojisindeki temel sorunlardan biri olan drone'larda Enerji tasarrufu ve enerji sorununu çözen asgari yolu bulmalarında drone'lara yardımcı oluyor. Daha sonra, TSAGA tarafından klasik GA ile karşılaştırıldığında elde edilen sonuçlar ve önerilen yöntemin hem enerji tasarrufu hem de uygulama süresi açısından en iyi ve daha iyi olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Drones are a very popular type of aircraft that has seemingly taken over the world. Other widely used names for drones are Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Remotely Piloted Aerial Systems (RPAS). Drones are being extensively consumed in today's world, not just by government authorities and law enforcement but also by commercial and private entities. However, the effectiveness of using drones as a long-term strategy for counter-terrorism, counter-insurgency, controlling criminal activities remain unclear. This research aims to examine the perceived effectiveness of using drones in combating terrorism and criminal activities. Moreover, presenting new path planning techniques based on tree seed algorithm and genetic algorithm (TSAGA). The presented approach applied to find the best path for the drone when used to visit more than one location or goal. The proposed TSAGA assist the drones to find the minimum path which lead to Energy saving and solving the energy problem in the drones which is one of the main problems in drone technology. Then, the obtained results by the TSAGA compared with classical GA and show that the proposed approach is best and better in both energy saving and execution time.

Benzer Tezler

  1. Çoklu otonom insansız hava araçları için paralel programlama tabanlı yol planlaması

    Parallel programming based path planning for multi autonomous unmmaned vehicles

    ÖMER ÇETİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ

  2. Energy aware endurance framework for mission critical aerial networks

    Güdümlü havasal ağlar için enerji farkında endürans modeli

    YUSUF ÖZÇEVİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK CANBERK

  3. Autonomous multiple ground target detection and tracking

    Otonom çoklu yer hedefi teşhis ve takibi

    ÖMÜR YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REVNA ACAR VURAL

  4. Intelligent raspberry PI for UAV swarm scheme

    İHA sürüsü için akıllı raspberry PI

    ABDELRAHMAN R. S. ALMASSRI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAIM MAHMOOD MUSLEH AJLOUNI

  5. An intelligent 3D placement methodology for drone networks

    Dron ağlarında akıllı 3B yerleştirme metodolojisi

    ÇAĞLAR KARAHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK CANBERK