Mobil lokalizasyon problemine uygulanan yeni bir hibrit metasezgisel algoritma
A new hybrid metaheuristic algorithm applied to the mobile localization problem
- Tez No: 723368
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AMIR SEYYEDABBASI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Kablosuz sensör ağları günümüz dünyasında yer alan mevcut teknolojilerin yerine geçmektedir. Kablosuz sensör ağları; askeri alanlarda, coğrafi bilgi sistemlerinde ve meteoroloji sistemlerinde yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Bu yüzden kablosuz sensör ağlarının daha hızlı ve doğru kullanılması için çalışmalar yapılmaktadır. Bu problemlerin arasında yer alan lokalizasyon problemi günümüzde önemli bir yere sahiptir. Askeri uygulamalar, acil yardım, coğrafi takip gibi uygulamalarda sensörlerin yerini hata payı en düşük ve en hızlı şekilde bulmak çoğu zaman sistemin doğru ve hızlı bilgi vermesi için önemlidir. Bu problemin temelinde ortama rastgele dağılan ve yerleri bilinmeyen düğümlerin coğrafi noktalarını çapa düğümler aracılığıyla bulmaktır. Bu çalışmada düğümlerin yerlerinin tespiti için“Grashooper Optimization Algorithm (GOA)”ve“Whale Optimization Algorithm (WOA)”metasezgisel algoritmaları kullanılarak ortaya hibrit bir yapı çıkartılmış ve kablosuz sensör ağlarda düğümlerin yerlerini tespit etmek için kullanılmıştır. Bu algoritmalar metasezgisel algoritmalar olarak günümüzde hızlı bir şekilde gelişen algoritmalardır. Metasezgisel algoritmalar temel olarak canlıların beslenme, hareket veya avlanma gibi olaylarını dijital ortama dökerek bu eylemleri taklit ederler. Algoritmanın temelinde en uygun sonucu elde etmek vardır. Bu sonucu elde etmek için dijital ortama aktarılan ve formüller ile hesaplanan en uygun sonuç elde edilene kadar algoritma, önerilen hibrit yapıda iki algoritmanın arama kısmındaki formüller kullanılmış ve yeni çıkan algoritma ile kablosuz sensör ağlarında lokalizasyon problemine daha uygun ve hızlı yer tespitleri yapılması hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Wireless sensor networks replace existing technologies in today's world. It is a problem in the localization problem in Wireless Sensor Networks (WSN). Wireless sensor networks are used extensively in sectors such as military sectors, geographic information systems, and meteorology systems. Therefore, efforts are being made to use wireless sensor networks faster and more accurately Localization problem, which is among these problems, has an important place today. It is very important to find the location of the sensors quickly and with a low error rate in applications such as military applications, emergency assistance. The basis of the problem is to find the geographical points of the nodes randomly distributed in the environment and whose locations are unknown, through anchor nodes. In this study, a hybrid structure was created by using Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) and Whale Optimization Algorithm (WOA) metaheuristic algorithms for the location of nodes, and a hybrid structure was used to detect the locations of nodes in wireless sensor networks. Metaheuristic algorithms basically imitate these actions by digitizing the events of living things such as feeding, movements or hunting. The basis of the algorithm is to obtain the most appropriate result. In order to obtain this result, the algorithm runs until the most appropriate result, which is transferred to the digital environment and calculated with the formulas, is obtained. In the proposed hybrid structure, the formulas in the search part of the two algorithms are used, and it is aimed to determine faster and more suitable for the localization problem in wireless sensor networks with the new algorithm.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- İnsansız kara araçları navigasyonunda genişletilmiş kalman (GKF) ve sıkıştırılmış genişletilmiş kalman filtre (SGKF) tabanlı slam yöntemlerinin geliştirilmesi ve karşılaştırılması
Comparison and improvement of extended kalman filter (EKF) and compressed extended kalman filter (CEKF) based slam methods for unmanned ground vehicle (UGV) navigation
DENİZ KAVAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Parking spot finder: An automated software service with SMS and map interface
Park yeri bulucu: SMS ve harita arayüzlü otomatik yazılım servisi
A. ÇAĞATAY CURA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. SEZER GÖREN UĞURDAĞ
- Alternative navigation methods: Fusion of optical flow and visual-inertial pose estimation using EKF
Alternatif navigasyon metotları: EKF kullanılarak, poz tahmini için optik akışı ile görsel ataletliyi füzyon etmektedir
ABDEL SALAM BAWARSHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU
- Lazer mesafe ölçüm sistemli otonom robotlarda kalman filtresi tabanlı eşzamanlı lokalizasyon ve haritalama
Simultaneously map building and localization techniques for autonomous robots using laser range finders
FATMA ECEHAN ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. HAKAN TEMELTAŞ