Sürekli ortamlarda önceliğe dayalı sensör yerleştirme eniyilemesi
Priority-based sensor deployment optimization for continuous environments
- Tez No: 850959
- Danışmanlar: PROF. DR. AYBARS UĞUR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sensör Yerleştirme, Genetik Algoritmalar, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Eniyileme, Sensor Deployment, Genetik Algorithms, Differantial Evolution Algorithm, Optimization
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Sensör yerleştirme problemi, belirli sayıda sensörün bir ortama yerleştirilerek en fazla alanı kapsamasını hedefleyen bir eniyileme problemidir. Sensör yerleştirme eniyilemesi NP- tam veya NP-zor karmaşıklık sınıfındadır. Bu tez projesinde, sensör yerleştirme probleminin sürekli ortamlarda farklı öncelik değerlerine sahip alanlar içeren varyantı ilk defa üretilerek tanımlanmıştır. Problemin iki farklı alt türü modellenmiştir. İlki, belirli kriterlere göre önceliğe sahip noktaların; İkincisi ise öncelik değerlerine sahip alanların kapsanmasıdır. Problemin çözümünde, meta-sezgisel algoritmalar kapsamındaki Genetik Algoritmalar ve Diferansiyel Gelişim Algoritmaları kullanılarak eniyileme yapılmıştır. Sürekli ortamlardaki iki boyutlu öncelikli alanlardaki toplam öncelik değerlerinin yaklaşık değerlerinin hesaplanmasında Monte Carlo Simülasyonu yönteminden yararlanılmıştır. Kapsanan alanların öncelik değerleri toplamı tahminlenmesi için bir formül önerilmiştir. Algoritmaların başarım testlerinde kullanılmak üzere veri setleri oluşturulmuştur. Deneysel çalışmalarda her iki eniyileme yöntemindeki parametre değerleri değiştirilerek bu veri setleri için sonuçlar elde edilerek sunulmuştur. Ayrıca farklı öncelik değerleri, farklı şekillerdeki alanlar, farklı sensör kapsama mesafeleri gibi durumlar için deneyler tekrarlanmıştır. İlgili varyant ve farklı durumlar için ilk olarak elde edilen sonuçlar olması açısından önemlidir. Problemin daha iyi anlaşılabilmesi ve çözümün doğruluğunun daha iyi görülebilmesi için bir görselleştirme arayüzü de geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The sensor placement problem is an optimization problem that aims to place a given number of sensors in an environment to cover the maximum area. Sensor placement optimization is of NP-complete or NP-hard complexity. In this thesis project, a variant of the sensor placement problem involving areas with different priority values in continuous environments is defined for the first time. Two different subtypes of the problem are modeled. The first one is the coverage of points with priority according to certain criteria; the second one is the coverage of areas with priority values. To solve the problem, optimization was performed using Genetic Algorithm and Differential Evolution Algorithm within the scope of meta-heuristic algorithms. Monte Carlo Simulation method is used to approximate the total priority values of two-dimensional priority areas in continuous environments. A formula for estimating the sum of the priority values of the covered areas is proposed. Data sets were created to be used in the performance tests of the algorithms. In the experimental studies, the parameter values in both optimization methods were changed and the results for these datasets were obtained and presented. In addition, the experiments were repeated for different priority values, different shaped areas, and different sensor coverage distances. It is important as it is the first results obtained for the relevant variant and different situations. A visualization interface has also been developed for a better understanding of the problem and the accuracy of the solution.
Benzer Tezler
- Yapay zeka teknikleri ile uydu ve harita görüntülerinde alan önceliği tahminleme ve sensör yerleştirme eniyilemesi
Area priority estimation and sensor deployment optimization on satellite and map images using artificial intelligence techniques
ENES ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Position sensorless field oriented control of ipmsm under parameter uncertatinties
Gömülü mıknatıslı senkron motorun parametrik belirsizlikler altında konum sensörsüz alan yönlendirmeli kontrolü
İSA ERAY AKYOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Subjective intensity and pleasantness in taste
Tatta öznel yoğunluk ve hoşluk' konulu
MARİA GERALDİNE VELDHUİZEN
- Sürekli ortamlarda titreşim
Vibration in continuum media
SERKAN DAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Makine MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN BALCI