Tarımsal amaçlı insansız hava araçlarının rota optimizasyon problemi için algoritma geliştirilmesi
Development of an algorithm for the route optimization problem of unmanned aerial vehicles in agriculture
- Tez No: 987737
- Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL YILMAZ, PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hassas tarım, Kararlılık analizi, Rota optimizasyonu, İnsansız hava aracı, Precision agriculture, Stability analysis, Route optimization, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dron tabanlı hassas tarım ilaçlamasında rota optimizasyonu, düzensiz geometrik yapılara sahip çok sayıda hastalıklı alt bölge, üç boyutlu (3D) arazi ve çoklu depo yapısı gibi unsurlar içermektedir. Bu unsurlar, rota optimizasyonunu karmaşık bir kombinatoryal problem haline getirmekte ve bu problemin çözülmesi, çalışmaların en önemli aşamasını oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında 3D arazi yapısı, dron kapasite kısıtları ve çok sayıda alt bölgeden oluşan büyük ölçekli tarım arazilerini içeren üç farklı optimizasyon problemi modellenmiştir: (i) birinci problemde, tek depo ve dronlu tek amaçlı 3D rota optimizasyonu, (ii) ikinci problemde, çoklu depo ve dronlu tek amaçlı 3D rota optimizasyonu ve (iii) üçüncü problemde, çoklu depo ve dronlu çok amaçlı 3D rota optimizasyonu. Birinci problem için dinamik uygunluk mesafe dengesi (dynamic Fitness Distance Balance, dFDB) rehberlik seçim yöntemi, örümcek eşek arı optimizasyonu (Spider Wasp Optimization, SWO) algoritmasına entegre edilerek dFDB-SWO algoritması tasarlanmıştır. İkinci problem için dFDB tabanlı yapay arı koloni algoritmasına (Artificial Bee Colony, ABC) entegre edilerek dFDB-ABC algoritması tasarlanmıştır. Üçüncü problem için otuz bir farklı Çok Amaçlı Randomize edilmiş Optimizasyon Algoritması (ÇAROA) kullanılmıştır. Tüm problemlere yönelik algoritmaların performansları Friedman ve Wilcoxon istatistik analiz yöntemleriyle incelenmiş ve rekabetçi algoritmaların kararlılıkları, başarı oranı ve hesaplama süresi bakımından karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, tek amaçlı optimizasyonda dFDB-SWO'nun rakiplerine göre en az %16 daha yüksek başarı sağladığını, dFDB-ABC'nin ise ABC algoritmasına göre başarı oranını %33,33'ten %71,43'e yükselttiğini göstermiştir. Çok amaçlı optimizasyonda dinamik anahtarlamalı kalabalık mesafeye dayalı çok amaçlı parçacık sürü optimizasyonu (Dynamic Switched Crowding distance-based Multi-Objective Particle Swarm Optimization, DSC-MOPSO) algoritması performans olarak ön plana çıkmıştır. Kararlılık analizi sonuçları farklı problem boyutlarında DSC-MOPSO algoritmasının farklı versiyonlarının (sırasıyla Case-5, Case-2 ve Case-10) başarı oranı ve hesaplama süresi bakımından rekabetçi algoritmalara göre üstün olduğunu göstermiştir. Bu sonuçlar, dron tabanlı hassas tarım ilaçlaması için öne çıkan rota optimizasyon algoritmalarının yüksek ölçekli ve karmaşık operasyonlarda etkin çözümler üretebildiğini ortaya koymuştur. Bütün bu sonuçlar hem araştırmacılar hem de uygulayıcılar için karar verme süreçlerinde önemli avantaj sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Drone-based precision agricultural spraying involves route optimization, numerous diseased sub-regions with irregular geometric structures, three-dimensional (3D) terrain, and a multi-depot structure. These factors make route optimization a complex combinatorial problem, and solving it represents the most crucial stage of the work. This thesis models three different optimization problems involving large-scale agricultural terrain with 3D structure, drone capacity constraints, and numerous sub-regions: (i) in the first problem, single-depot and single-drone 3D route optimization, (ii) in the second problem, multi-depot and multi-drone single-objective 3D route optimization, and (iii) in the third problem, multi-depot and multi-drone multi-objective 3D route optimization. The dFDB-SWO algorithm was designed by integrating the dynamic Fitness Distance Balance (dFDB) guidance selection method into the Spider Wasp Optimization (SWO) algorithm for the first problem. The dFDB-ABC algorithm was designed by integrating the dFDB-based Artificial Bee Colony (ABC) algorithm for the second problem. Thirty-one different multi-objective randomized optimization algorithms were used for the third problem. The performance of the algorithms for all problems was examined using Friedman and Wilcoxon statistical analysis methods, and the stability of the competitive algorithms was compared in terms of success rate and computation time. The results show that dFDB-SWO achieved at least 16% higher success than its competitors in single-objective optimization. dFDB-ABC increased the success rate from 33.33% to 71.43% compared to the ABC algorithm. In multi-objective optimization, the Dynamic Switched Crowding Distance-based Multi-Objective Particle Swarm Optimization (DSC-MOPSO) algorithm have shown superior performance. The results of the stability analysis indicate that different versions of the DSC-MOPSO algorithm (Case-5, Case-2, and Case-10, respectively) outperform competitive algorithms in terms of success rate and computation time for different problem dimensions. These results indicate that the robust route optimization algorithms for drone-based precision agricultural spraying can produce practical solutions in large-scale and complex operations. All these results present significant advantages in decision-making processes for both researchers and implementers.
Benzer Tezler
- İnsansız hava araçlarının ülkemizde tarımsal açıdan kullanım alanları ve durumları
Agrıcıtural usage areas and sıtuatıons of unmanned aerıal vehıcles ın our country
BİLAL YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BURAK BÜYÜKCAN
- Dört rotorlu bir insansız hava aracının modellenmesi, gauss gürültüsü ve parametre belirsizliği altında lyapunov tabanlı ve geri adımlamalı kontrolcü tasarımı
Modeling of a quadrotor unmanned aerial vehicle, lyapunov based and backstepping controller design under gaussian noise and parameter uncertainty
MEHMET KARAHAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. COŞKU KASNAKOĞLU
- Effect of expanding bounding box annotations on small object detection performance in aerial imagery
Sınırlayıcı kutu etiketlerinin büyütülmesinin havadan çekilen görüntülerde küçük nesne tespiti performansına etkisi
MUSTAFA UĞUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- İnsansız hava araçlarında çok bantlı kamera entegrasyonu ve tarımsal uygulamaları
Multispectral camera integrations and agricultural applications with unmanned aerial vehicle
OSMAN VİLLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK DÖNMEZ
- Bir insansız hava aracı için sistem tanılanması ve kontrolcü tasarımı
System identification and controller design for an unmanned aerial vehicle
LOKMAN ATİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN KURAL