İnsansız hava aracı ile enbüyük kapsamalı tesis yer seçimi problemi: Bir sezgisel algoritma
Maximum coverage facility location problem with unmanned aerial vehicle: A heuristic algorithm
- Tez No: 842220
- Danışmanlar: PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK BAYKOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
İnsansız hava aracı (İHA), günümüzde pek çok alanda kullanılmaya başlamıştır. Hızı, pratikliği ve esnekliği sayesinde İHA'lar başlangıçta askerî ve istihbarat alanlarında kullanılırken günümüzde spor, eğlence ve lojistik alanlarında da kullanılmaktadır. Hem üretim hem de hizmet sektöründe müşterilere ürün teslimatı için İHA'ların kullanımına olan ilgi her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmada, bir dizi talep ve potansiyel tesis noktası ile birlikte bir dizi şarjlı İHA göz önüne alınarak kapasitesi önceden bilinen tesislerin yerlerinin belirlenmesi ve müşterilerin taleplerinin karşılanması için bu tesislere İHA'ların atanması problemi ele alınmaktadır. Problem, İHA ile enbüyük kapsamalı tesis yer seçimi problemi (İEKTYSP) olarak adlandırılmıştır. NP-zor sınıfında yer alan bu problemin çözümü için adaptif bir tavlama benzetimi algoritmasına dayalı bir hipersezgisel algoritma geliştirilmiştir. Algoritmanın performansı, literatürde önerilmiş olan diğer çözüm yaklaşımlarıyla karşılaştırılmıştır. Farklı boyuttaki 22 problem üzerinde gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda önerilen algoritmanın çözüm zamanı ve çözüm kalitesi açısından literatürdeki algoritmalardan daha iyi bir performans sergilediği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Unmanned aerial vehicles (UAVs) have become prevalent in various fields today. Thanks to their speed, practicality, and flexibility, UAVs were initially employed in military and intelligence sectors, but nowadays, they are also utilized in sports, entertainment, and logistics. The interest in using UAVs for product deliveries to customers in both the manufacturing and service sectors is steadily increasing. This study addresses the assignment of UAVs to predetermined facilities considering a set of demands and potential facility locations, aiming to fulfill customer's demands. The problem is called as the Maximum Coverage Facility Location Problem with Unmanned Aerial Vehicle (MCFLPUAV). To solve this problem, which is in the NP-hard class, a hyperheuristic algorithm based on an adaptive simulated annealing algorithm has been developed. The performance of the algorithm is compared with other solution approaches suggested in the literature. As a result of experimental studies carried out on 22 problems of different sizes, it was seen that the proposed algorithm performed better than the algorithms in the literature in terms of solution time and solution quality.
Benzer Tezler
- Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds
3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme
OSMAN ERVAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Space debris detection for mega constellation satellites: Terahertz-band integrated sensing and communication approach
Uzay enkazı tespiti için mega takımyıldızı uydularında terahertz bandında tümleşik algılama ve haberleşme yaklaşımı
GİZEM SÜMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- A generalized localization framework for terrestrial and aerial systems
Kara ve hava sistemleri için genel bir konumlandırma çerçevesi
SALİHA BÜYÜKÇORAK EDİBALİ
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT
- Real-time anomaly detection in UAV systems using TinyML on ARM Cortex-M microcontrollers
ARM Cortex-M mikrodenetleyicilerde gömülü makine öğrenmesi kullanarak İHA sistemlerinde gerçek zamanlı anomali tespiti
MEHMET ALPEREN BAKICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- Farklı insansız hava araçları ile elde edilen görüntülerin otomatik fotogrametrik yöntemlerle değerlendirilmesi ve doğruluk analizi
Examination of images obtained from different unmanned air vehicles via automatic photogrammetric methods and accuracy analysis
DENİZ BİLGE KILINÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL