Risk-based drone routing using a hybrid swarm intelligence algorithm
Hibrit sürü zekasi algoritmasi kullanarak risk temelli drone rotalama
- Tez No: 901112
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE ER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Son yıllardaki teknolojik gelişmelerle drone kullanımı artmıştır. Günümüzde farklı alanlarda görev yapan çeşitli drone'lar bulunmakta ve askeri harekat, gözetleme ve keşif, afet yönetimi, çevre modelleme veya lojistik gibi birçok alanda kullanımı yaygınlaşmaya devam etmektedir. Bu araçlar kullanımı boyunca kısıtlama alanı, aşırı hava koşulları (sıcak hava, rüzgar vb.), saldırılar veya coğrafi koşullar gibi bazı tehditlerle karşılaşabilmektedir. Bu tehditler altında optimum rotanın belirlenmesi oldukça önemlidir. Özellikle sürü zekası algoritmaları, bu tür karmaşık optimizasyon problemlerini çözmek için etkili çözümler sunar. Sürü Zekası Algoritmaları, doğadaki canlıların davranışlarından ilham alır ve bu davranışları yapay sistemlere entegre eder. Bu tezde teslimat ve lojistik sektöründeki kullanımı gittikçe artmakta olan drone rotalama problemi ele alınmıştır. Günümüzde pek çok gelişmiş firmanın teslimatlarını iyileştirebilmek ve süreçlerini optimize edebilmek için drone ile teslimat uygulamaları üzerine çalıştığı bilinmektedir. Bu çalışmada, gelecekte uygulanabilirliği yüksek, birden fazla teslimat yapabilen tek bir drone için risk-tabanlı bir rota optimizasyonu modeli geliştirilmiştir. Alışılagelmiş rota problemlerinin mesafe minimizasyonu amacına ek olarak, drone'un seyahati sırasında maruz kalacağı risk faktörünü de hesaba katarak rotanın minimum risk içerecek şekilde optimize edilmesi amaçlanmıştır. Problemin çözümünde, Harmony Search Algoritması (HS) ve Yapay Arı Kolonisi Algoritması (ABC) birleştirilerek, 2-Opt'lu Armoni Tabanlı Yapay Arı Kolonisi (HABC-2O) yaklaşımı uygulanmıştır. HABC-2O, klasik ABC ve Karınca Kolonisi Algoritması (ACO) ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
ith technological developments in recent years, the use of drones has increased. Today, there are various drones operating in different fields, and their use continues to become widespread in many areas such as military operations, surveillance and reconnaissance, disaster management, environmental modeling or logistics. These vehicles may encounter some threats during their use, such as restriction area, extreme weather conditions (hot weather, wind, etc.), attacks or geographical conditions. Determining the optimum route under these threats is fundamental. Swarm intelligence algorithms, in particular, offer effective solutions to solve such complex optimization problems. Swarm Intelligence Algorithms are inspired by the behaviors of living creatures in nature and integrate these behaviors into artificial systems. In this thesis, the drone routing problem, which is increasingly used in the transportation and logistics sector, is discussed. Today, it is known that many developed companies are working on drone delivery applications in order to improve their deliveries and optimize their processes. In this study, a risk-based route optimization model is developed for a single drone with high future applicability and ability to make multiple deliveries. In addition to the distance minimization objective of the conventional routing problems, it is aimed to optimize the route to include minimum risk, considering the risk factor that the drone can be exposed to during its journey. In solving the problem, the 2-Opt Harmony Based Artificial Bee Colony (HABC-2O) approach is employed by combining the Harmony Search Algorithm (HS) and the Artificial Bee Colony Algorithm (ABC). HABC-2O has been compared to classical ABC and Ant Colony Algorithm (ACO).
Benzer Tezler
- Numerical investigation of 2D dam-break failures by using GIS applications
CBS uygulamaları kullanılarak 2-B baraj yıkılmalarının sayısal incelenmesi
AMMAR ASHRAF
Doktora
İngilizce
2021
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER BOZKUŞ
- Afet lojistiğinde araç rotalama problemi ve geliştirilen iki aşamalı bir optimizasyon yöntemi ile uygulama
Vehicle routing problem and a case study with evolved a two level optimization solution in humanitarian logistics
MUSTAFA BAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK
- Esnek üretim sistemleri için bir etkin üretim denetleme modeli
An Effective supervisory control model for flexible manufacturing systems
BAHAR KORKUSUZ
Doktora
Türkçe
1989
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÖNÜL YENERSOY
- Kızılötesi spektroskopisi kullanılarak kan örneklerinden kolon kanserine yönelik özellik çıkarımı
Feature extraction using infrared spectroscopy from blood samples related to colon cancer
SUAT TORAMAN
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Dinamik manyetik rezonans görüntüleme ve ultrason kontrast ajanlı power doppler ultrasonografi ile meme lezyonlarında benign ve malign ayrımı
Başlık çevirisi yok
FAİK SUNGURLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2002
OnkolojiMarmara ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ERKİN ARIBAL