Geri Dön

Parçalı hücresel genetik algoritma ile insansız hava aracı performansına dayalı yol planlama

Path planning based on unmanned aerial vehicle performance with segmented cellular genetic algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 739520
  2. Yazar: AHMET GEZER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖNDER TURAN, DOÇ. DR. TOLGA BAKLACIOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Sivil Havacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Aeronautical Engineering, Civil Aviation, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: En kısa yol problemi, Evrimsel algoritmalar, Genetik algoritma tekniği, Yakıt performansı, Yol planlama, İnsansız hava aracı, Shortest path problem, Evolutionary algorithms, Genetic algorithm technique, Fuel performance, Path planning, Unmanned aerial vehicle
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İnsansız Hava Araçları (İHA), endüstriyel, askerî ve ticari geniş bir uygulama alanına sahiptir. Değişken amaçlar için tasarlanmış farklı yeteneklere ve boyutlara sahip İHA'ların; planlama, yönetme ve koordinasyonunu sağlayabilmek için hatasız çalışan kapsamlı alt sistemlere ihtiyaç vardır. İHA teknolojik gelişiminin önemli bir parçası, yol planlama alanındaki iyileştirmelerden oluşmaktadır. Yol planlamada operasyonel önceliklere göre farklı tercihler yapılabilir, varış noktasına en hızlı şekilde ulaşılması veya hızdan ödün vererek havada kalma süresinin uzatılması istenebilir. Bir İHA'ya ait uçabildiği her hız ve her irtifa için; seyir, tırmanma ve alçalma fazlarına ait yakıt verileri yol planlama algoritmasında kullanılmıştır. Böylece, bir İHA için özelleştirilmiş kinematik kısıtlara uyumlu performans özellikleri temelinde ekonomik ve havada kalma süresini uzatan yollar üretilebilmiştir. Bu tez çalışmasında, Hücresel (cGA) ve Parçalı Hücresel Genetik Algoritma (scGA) önerilmiştir. Sabit başlangıç popülasyonu ve parçalı kromozom yapısına sahip aşırı korumacı yeni algoritma; optimal çözüme yüksek yakınsama hızı elde etmiş, geleneksel bir genetik algoritmaya (GA) kıyasla ortalama 5,2 kat daha yüksek uygunluk değerine sahip yollar üretebilmiştir. scGA'nın GA'ya kıyasla, başlangıç popülasyonuna göre en iyi çözümü 1,9 kat ve genel popülasyonu 5,8 kat daha iyi geliştirdiği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have a wide range of use on industrial, military and commercial areas. Comprehensive and error-free sub-systems are needed to provide planning, management and coordination of UAVs which are designed for variable purposes with different capabilities and sizes. An important part of UAV technological development consists of improvements in the scope of path planning. Different choices can be made in path planning according to operational priorities, it may be preferred to reach the destination as fast as possible or to increase the airtime by compromising speed. Fuel data of cruise, climb and descent phases are used in the path planning algorithm for every speed and altitude that the UAV can fly. Thus, economical and airtime-maximizing paths could be produced on the basis of performance characteristics compatible with the kinematic constraints customized for the UAV. In this thesis, Cellular (cGA) and Segmented Cellular Genetic Algorithm (scGA) are proposed. The novel overprotective algorithm which has a fixed initial population and segmented chromosome structure achieves a high convergence speed to optimal solution and can generate paths which have 5.2 times higher fitness value on average compared with a conventional Genetic Algorithm (GA). It has been observed that scGA improves the initial population in terms of the best solutions 1.9 times and the general population 5.8 times better compared with GA.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    467056

    FPGA üzerinde HYSA ve HYSA'ya özel öğrenme algoritmalarının birlikte gerçeklenmesi

    Implementation of CNN and CNN specific learning algorithms on FPGA

    ERDEM KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  2. Tez No

    112545

    Modeling cellular processes with patika

    Patika ile hücresel olayların incelenmesi

    EMEK DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RENGÜL ÇETİN ATALAY

  3. Tez No

    1004366

    Şizofreni için ekspozom skoru ve telomer boyu arasındaki ilişkinin hasta, etkilenmemiş kardeş ve kontrol grubunda incelenmesi

    Investigation of the relationship between exposome score for schizophrenia and telomere length in patients, unaffected siblings, and control groups

    FİLİZ ÇETİNKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    PsikolojiAnkara Üniversitesi

    Sinir Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. GÜVEM GÜMÜŞ AKAY

  4. Tez No

    949414

    Targeting and activation of antigen specific CD8+ T cells with peptide-major histocompatibility complex I tetramers

    Peptit-majör histokompatibilite kompleks I tetramerleri ile antijen spesifik CD8+ T hücrelerin hedeflenmesi ve aktivasyonu

    ŞAFAK CEREN USLU ŞIVGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    BiyoteknolojiHacettepe Üniversitesi

    Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDE CANPINAR

  5. Tez No

    439732

    Investigation of cellular pathways in HBV associated liver fibrosis

    HBV bağımlı karaciğer fibrozunda hücresel yolakların araştırılması

    ŞEYMA KATRİNLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Genetikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY

Geri Dön