Multi-UAV path planning for joint coverage and connectivity using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme kullanarak eşzamanli alan tarama ve bağlanirlik i̇çin çok iha'li rota planlamasi
- Tez No: 929094
- Danışmanlar: DOÇ. EVŞEN YANMAZ ADAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, aralarında klasik optimizasyon ve gelişmiş pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin de olduğu farklı çoklu İnsansız Hava Aracı (İHA) rota planlama yöntemleri önerilmektedir. Buna yönelik olarak çoklu İHA sistemlerindeki iki ana zorluğa odaklanılmaktadır: Gerçek zamanlı adaptasyon ihtiyacı ve birbiriyle çelişen görev amaçları arasında bir denge kurma gerekliliği. İlk olarak, kapsama süresi ve ağ bağlantısını eş zamanlı değerlendiren yenilikçi bir çok amaçlı optimizasyon sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem, farklı görev hedefleri arasındaki ilişkileri matematiksel olarak anlamlandırarak, geniş bir Pareto-optimal çözüm kümesi sunmaktadır. Daha sonra, bu bulgular üzerine, İHAların değişen görev gereksi-nimlerine göre davranışlarını uyarlamalarına imkan tanıyan, Derin Q-Ağları tabanlı dinamik bir pekiştirmeli öğrenme sistemi önerilmiş ve bu sistemin, hedef tespit sürelerinde geleneksel yöntemlere kıyasla iyileşme sağladığı gözlemlenmiştir. Son olarak, farklı bilgi önceliklerine sahip çoklu hedefleri etkili bir şekilde takip edebilen gelişmiş bir Yaklaşık Politika Optimizasyonu sistemi önerilmiştir. Bu sistem, alan taraması oranı, İHA-Yer Kontrol İstasyonu bağlantısı ve hedefe özgü gereksinimleri bütünleştiren dinamik bir ödül mekanizması içermektedir. Performans sonuçları, önerilen bu sistemin 20 İHAya kadar takımlara ölçeklenebilip farklı hedef türlerine uyum sağlayabilirken, hesaplama süresi açısından verimliliğini koruduğunu göstermektedir. Klasik optimizasyondan başlayıp temel pekiştirmeli öğrenmeye geçerek gelişmiş adaptif sistemlere doğru tezde kaydedilen bu ilerlemenin, çoklu İHA sistemlerinin teknik kabiliyetlerini geliştirmekle kalmayıp, aynı zamanda alandaki araştırmacılar ve uygulayıcılar için de faydalı uygulama yöntemleri sağlayacağı öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a multi-objective optimization (MOO) framework in multi-Unmanned Aerial Vehicle (UAV) path planning, transitioning from classical optimization methods to advanced reinforcement learning techniques. We address two main challenges in multi-UAV systems: the need for real-time adaptability and the balance between competing mission objectives. First, we develop a new multi-objective optimization framework that simultaneously considers coverage time and network connectivity. This framework provides a diverse set of Pareto-optimal solutions, highlighting meaningful trade-offs between different mission goals. Building on these findings, we introduce a dynamic reinforcement learning system using Deep Q-Networks that allows UAVs to adjust their behavior according to changing mission requirements. This system demonstrates improvement in target detection times. Finally, we present an advanced Proximal Policy Optimization framework that effectively manages heterogeneous targets with varying information priorities. This framework includes a dynamic reward mechanism that integrates area exploration, UAV-Ground Control Station (GCS) connectivity, and target-specific requirements. Our experimental results show that the proposed framework remains computationally efficient while scaling to larger teams of up to 20 UAVs and adapting to different target configurations. The progression from static optimization through basic reinforcement learning to advanced adaptive systems not only enhances the technical capabilities of multi-UAV systems but also offers valuable implementation insights for researchers and practitioners in the field.
Benzer Tezler
- Kalkınmada öncelikli yörelerde görev yapan vali-kaymakam il ve ilçe Milli Eğitim Gençlik ve Spor Müdürlerinin ilköğretim yönetiminde karşılaştıkları güçlükler
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA YALÇINKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ATAMAN
- Çoklu amaçların çözümlemesinde amaç programlaması ile genelleştirilmiş ters yaklaşımı ve yem sanayiinde bir uygulama
Goal programming and generalieed inverse approaches in the multi-objective analysis and application in feed industry
HASAN BAL
- Oditoryumlarda akustik önlemler ve çoklu kullanım
Accoustical precautions and milti purpose usage of auditorums
ÇİĞDEM YÜCEL
- Toprak ve tarım reformu uygulamasında öncelikli köylerin tesbitine ilişkin bir yöntem uygulaması
Başlık çevirisi yok
SABİR ATASEVER
- Çok bileşenli distilasyon sistemlerinin optimal dizilişinin sentezi
Synthesis of optimum sequencing of multicomponent distillatron systems
İRFAN AR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
KimyaGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET BİÇER