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: Tavlama benzetimi, İnsansız hava aracı, Simulated annealing, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- İki aşamalı yer seçimi ve insansız hava aracı destekli araç rotalama problemi
Two-echelon location selection and unmanned aerial vehicle-assisted vehicle routing problem
TOLGA GEDİKLİ
- Index modulation based designs, error performance and physical layer security analyses for unmanned aerial vehicle networks
İnsansız hava aracı ağları için indis modülasyonu tabanlı tasarımlar, hata performansı ve fiziksel katman güvenlik analizleri
AYŞE BETÜL BÜYÜKŞAR
Doktora
İngilizce
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Automated plastic waste detection and visualization in coastal areas using UAVs and deep learning
İnsansız hava araçları ve derin öğrenme kullanılarak kıyı bölgelerinde otomatik plastik atık tespiti ve görselleştirilmesi
HESAM HATAMZADEH KHANGHAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
Yükleniyor...
- Hava koşullarını dikkate alan dron eşlikli son adım teslimat modeli
Drone-assisted last mile delivery model considering weather conditions
ÖZLEM GÜREL
- Deep learning-based keypoints driven visual inertial odometry for GNSS-denied flight
Yapay sinir ağları tabanlı nokta çıkarıcılı görsel-ataletsel odometri ile GPS'siz ortamda uçuş
ARSLAN ARTYKOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
