Geri Dön

PSO tabanlı meta-sezgisel yol planlama algoritmasının kaotik sistemler ile optimizasyonu

Optimization of PSO-based meta-heuristic path planning algorithm with chaotic systems

PDF İndir

  1. Tez No: 833033
  2. Yazar: BİLAL GÜREVİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İHSAN PEHLİVAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

Bu tez çalışmasının amacı; daha kaotik özellik gösteren sistemlerin Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) tabanlı bir meta-sezgisel yol planlama algoritması üzerindeki daha güçlü optimizasyon etkisinin ortaya konulmasıdır. Tez çalışması altı bölüm olarak organize edilmiştir. Birinci bölümde; literatürdeki mobil robotların yol planlama problemi hakkındaki çalışmalarına yer verilmiştir. Yapılan çalışmalar; geleneksel, metasezgisel ve kaosla iyileştirilmiş metasezgisel tabanlı yol planlama algoritmaları olmak üzere üç grupta incelenmiştir. İkinci bölümde; geleneksel ve meta-sezgisel yol planlama algoritmalarından bahsedilmiştir. Yol planlama probleminin ve PSO'nun matematiksel modeli çıkarılmış ve incelenmiştir. Daha sonra Robot İşletim Sistemi (ROS) ve bir otonom mobil robot (AMR) modelinin ROS ortamına nasıl aktarılacağı anlatılmıştır. Son olarak kaotik sistemler ve bu sistemlerin kaotiklik analizlerine yer verilmiştir. Üçüncü bölümde; PSO'nun iyileştirilmesi için seçilen Lorenz, modifiye edilmiş Chameleon (MC) ve skala edilmiş Zhongtang (SZ) kaotik sistemleri tanıtılmıştır. Bu kaotik sistemlerin faz portresi, Lyapunov üstelleri spektrumu ve hızlı fourier dönüşümü (FFT) analizleri yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre kaotik sistemler içerisinde SZ'nin daha kaotik özellikte olduğu görülmüştür. Dördüncü bölümde; Lorenz, MC ve SZ sistemlerinden elde edilen kaotik sinyaller PSO yol planlama algoritmasının optimizasyonunda kullanılmıştır. Böylelikle Lorenz-PSO (LPSO), modifiye edilmiş Chameleon-PSO (CPSO) ve skala edilmiş Zhongtang-PSO (ZPSO) olmak üzere üç farklı yol planlama algoritması geliştirilmiştir. PSO ile birlikte LPSO, CPSO ve ZPSO olmak üzere 4 farklı yol planlama algoritması 7 farklı ortamda 840 farklı test sonucunda birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Yol uzunluğunun baz alındığı ve ayrıca box plot, yakınsama grafiği, standart sapma grafiği, T-test istatistiksel testi ve üretilen yolların düzgünlüğünün incelendiği karşılaştırmada ZPSO en başarılı yol planlama algoritması olarak ön plana çıkmıştır. Kaotik sinyallerin kullanılmadığı PSO ise her ortamda en düşük performanslı sonuçları vermiştir. Sonuç olarak PSO tabanlı meta-sezgisel bir yol planlama algoritması üzerinde daha kaotik özellik gösteren sistemin daha güçlü optimizasyon etkisinin olduğu ortaya konulmuştur. Beşinci bölümde ise; tezde yapılan yol planlama çalışmalarının ROS ortamına aktarılması geçekleştirilmiştir. AMR'nin otonom hareketi esnasında ihtiyaç duyduğu küresel yol planlayıcı için PSO yol planlama algoritmasına SZ kaotik sinyallerinin entegre edilmesi ile elde edilen ve tez çalışmasında geliştirilen yol planlama algoritmaları arasında en başarılı sonuçları sağlayan ZPSO ve en düşük başarımdaki sonuçları sağlayan PSO yol planlama algoritmaları örnek olarak kullanılmıştır. Ayrıca tüm çalışmalar Qt Designer programı ve Python yazılım dili ile geliştirilen bir arayüze aktarılmıştır. Son bölümde ise sonuç ve önerilere yer verilmiştir. Anahtar kelimeler; Meta-sezgisel, PSO, ROS, Yol Planlama, Optimizasyon, Kaotik

Özet (Çeviri)

The aim of this thesis is to reveal the stronger optimization effect of systems with more chaotic features on a meta-heuristic path planning algorithm based on Particle Swarm Optimization (PSO). The thesis work was organized in six chapters. In the first chapter, the path planning studies in the literature about the path planning problem were given. The studies were examined in three groups: traditional, metaheuristic and chaos-improved metaheuristic-based path planning algorithms. In the second chapter, traditional and meta-heuristic path planning algorithms are mentioned. The mathematical model of the path planning problem and the model of PSO were derived and examined. Then, Robot Operating System (ROS) was explained and how to transfer an autonomous mobile robot (AMR) model to ROS environment was explained. Chaotic systems and chaotic analysis were explained. In the third chapter, Lorenz, modified Chameleon (MC) and scaled Zhongtang (SZ) chaotic systems selected for the optimization of PSO were introduced. Phase portrait, spectrum of Lyapunov exponents and fast fourier transform (FFT) analyzes of these chaotic systems were made. According to the analysis results, it was seen that SZ was more chaotic among the selected systems. In the fourth chapter, chaotic signals obtained from Lorenz, MC and SZ were used in the optimization of the PSO path planning algorithm. Thus, three different path planning algorithms were developed: Lorenz-PSO (LPSO), modified Chameleon-PSO (CPSO) and scaled Zhongtang-PSO (ZPSO). Along with PSO, 4 different path planning algorithms, including LPSO, CPSO and ZPSO, were compared with each other as a result of 840 different tests in 7 different environments. In the comparison, which was based on the path length and also examined the box plot, convergence graph, standard deviation graph, T-test statistical test and smoothness of the produced paths, ZPSO stood out as the most successful path planning algorithm. Traditional PSO, which does not use chaotic signals, gave the lowest performance results in every environment. As a result, it was revealed that the system with more chaotic features has a stronger optimization effect on a PSO-based meta-heuristic path planning algorithm. In the fifth chapter, the transfer of the path planning studies made in the thesis to the ROS environment was realized. For the global path planner required by AMR during its autonomous navigation, ZPSO, which is obtained by integrating SZ chaotic signals into the PSO path planning algorithm and which provide the most successful results among the path planning algorithms developed in the thesis, and PSO path planning algorithms, which provide the lowest performance results, were used as examples. In addition, all studies were transferred to an interface developed with Qt Designer program and Python software language. In the last section, results and suggestions were given. Keywords; Meta-heuristic, PSO, ROS, Path Planning, Optimization, Chaotic

Benzer Tezler

  1. Tez No

    791006

    Movie scenes scheduling problem

    Film sahneleri çizelgeleme problemi

    MEHTAP BARAN TEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA SEDEF MERAL

    PROF. DR. FERDA CAN ÇETİNKAYA

  2. Tez No

    844974

    Multi-objective optimization model for trade-offs in construction projects

    İnşaat projelerinde ödünleşimler için çok amaçlı optimizasyon modeli

    HARUN TÜRKOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜL POLAT TATAR

  3. Tez No

    894908

    Otonom mobil robotlar için metasezgisel yöntemler kullanılarak yol planlama algoritmasının geliştirilmesi

    Development of path planning algorithm using metaheuristic methods for autonomous mobile robots

    YUNUS TEZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SUAT KARAKAYA

  4. Tez No

    897852

    Metasezgisel optimizasyon algoritmaları kullanarak çok rotorlu insansız hava aracı ile faydalı yük al bırak görevi için rota planlama

    Path planning for payload pick-drop mission with multi-rotor unmanned aerial vehicle using metaheuristic optimization algorithms

    EGEMEN BELGE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RIFAT HACIOĞLU

  5. Tez No

    801499

    Cluster based routing by using MFO meta-heuristic algorithm

    MFO meta- sezgisel algoritma kullanarak küme tabanlı yönlendirme

    RUWAIDA MAMOORI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK

Geri Dön