Puma optimizasyon algoritması ile kablosuz algılayıcı ağlarda maksimum kapsama ve enerji verimli yölendirme problemlerinin çözümü
Solution of maximum coverage and energy-efficient routing problems in wireless sensor networks using the puma optimization algorithm
- Tez No: 993571
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMİNE BAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kablosuz Sensör Ağları (KSA), başlangıçta askeri uygulamalar için geliştirilmiş, zamanla enerji, tarım, sağlık, çevre ve güvenlik gibi çeşitli alanlarda yaygınlaşmıştır. Bu ağlar, sensörlerin düşük enerji tüketimi, esnekliği, kolay kurulumu ve doğruluğu sayesinde geniş kullanım alanı bulmuştur. Sensör düğümleri, küçük boyutları ve verimli enerji kullanımıyla, veriyi algılama, işleme ve iletişim kurma yeteneklerine sahiptir. KSA'larda iki tür sensör düğümü bulunur: konumu bilinen“çapa düğümler”ve konumu bilinmeyen“hedef düğümler”. Hedef düğümlerin konumu genellikle çapa düğümleriyle olan mesafeler temel alınarak hesaplanır, çünkü Küresel Konumlama Sistemi (Global Positioning System) tabanlı yöntemler yüksek maliyet ve enerji tüketimi gibi sınırlamalara sahiptir. KSA'ların etkili çalışması, sensör düğümlerinin doğru bir şekilde yerleştirilmesi ve kapsama alanlarının optimize edilmesine bağlıdır. Doğru yerleşim, ağın kapsama oranını artırırken enerji tüketimini ve kör noktaları minimize eder. Bu süreç, genellikle optimizasyon problemleri olarak ele alınır ve meta-sezgisel algoritmaların etkinliğini ortaya koyar. Meta-sezgisel yöntemler, KSA yerleşim ve kapsama problemlerini çözmek için sıklıkla kullanılmaktadır. Ayrıca, hibrit yaklaşımlar, farklı topolojilere daha iyi uyum sağlayarak performansı artırabilir. Bu tez çalışması, sensör düğümlerinin yerleşim ve kapsama optimizasyonu için meta-sezgisel algoritmaların uygulanmasını ele alacaktır. Çalışmanın teorik katkıları, KSA'ların optimizasyonunda yenilikçi yöntemlerin geliştirilmesine, uygulamalı katkıları ise mühendislik projelerine yol göstermeye odaklanacaktır.
Özet (Çeviri)
Wireless Sensor Networks (WSNs), initially developed for military applications, have gradually found widespread use in various fields such as energy, agriculture, healthcare, environment, and security. These networks have gained extensive application areas due to the low energy consumption, flexibility, ease of deployment, and accuracy of sensors. Sensor nodes, with their small sizes and efficient energy usage, have the capability to sense, process, and communicate data. There are two types of sensor nodes in WSNs:“anchor nodes”with known locations and“target nodes”with unknown locations. The positions of target nodes are generally calculated based on their distances to anchor nodes since methods based on the Global Positioning System (GPS) have limitations such as high cost and energy consumption. The effective operation of WSNs depends on the accurate placement of sensor nodes and the optimization of coverage areas. Proper placement increases network coverage while minimizing energy consumption and blind spots. This process is typically addressed as an optimization problem, highlighting the effectiveness of metaheuristic algorithms. Metaheuristic methods are frequently used to solve WSN placement and coverage problems. Additionally, hybrid approaches can enhance performance by better adapting to different topologies. This thesis will focus on the application of metaheuristic algorithms for the placement and coverage optimization of sensor nodes. The theoretical contributions of this study aim to develop innovative methods for the optimization of WSNs, while the practical contributions are intended to guide engineering projects.
Benzer Tezler
- Geliştirilmiş puma optimizasyon algoritması ile evrimsel optimizasyon
Evolutionary optimization with the improved puma optimization algorithm
ALPER BUĞRA POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN ALTAY
- Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni evrimsel algoritmaların geliştirilmesi ve analizi
Development and analysis of new evolutionary algorithms for solving discrete optimization problems
AYŞEGÜL İHSAN TOKLU
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHİR SAĞ
- 6 serbestlik dereceli seri robot kolunun ters kinematik analizi için hızlı algoritma geliştirilmesi ve uygulaması
Design and application of a fast inverse kinematics algorithm for 6 DOF open chain serial robots
OKAN DUYMAZLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiEge ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLŞAD ENGİN
- Otonom kargo İHA tasarımı, analizi ve kontrolü
Autonomous cargo UAV design, analysis and control
KAAN ATAHAN CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiMakine ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÇAŞKA
- Farklı insansız hava araçları ile elde edilen görüntülerin otomatik fotogrametrik yöntemlerle değerlendirilmesi ve doğruluk analizi
Examination of images obtained from different unmanned air vehicles via automatic photogrammetric methods and accuracy analysis
DENİZ BİLGE KILINÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL