Sürü robotların hedef bulma problemine sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının simülasyon uygulaması ve karşılaştırılması

dc.contributor.authorFındıklı, Mehmet Akif
dc.date.accessioned2019-11-14T12:57:14Z
dc.date.available2019-11-14T12:57:14Z
dc.date.issued2019
dc.departmentEnstitüler,en_US
dc.description.abstractBu tez çalışmasında, sürü robotların hedef bulma problemine sürü tabanlı optimizasyon algoritmaları uygulanmış, gerektirdiği durumlarda yeni adaptasyonlar önerilmiş ve benzetimlerinin gerçekleştirildiği bir simülasyon uygulaması geliştirilmiştir. Simülasyon uygulamasında sürü robotların tek hedefi, sinyal şiddetleri eş çoklu hedefleri, sinyal şiddetleri eş olmayan çoklu hedefleri ve konumu sabit olmayan dinamik hedefleri takip edip bulabilme başarıları incelenmiştir. Sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarından parçacık sürüsü optimizasyon, yapay arı kolonisi, hızlı yapay arı kolonisi ve modifiye yapay arı kolonisi algoritmaları incelenmiştir ve karşılaştırılmıştır. Algoritmalara gerçek dünyada uygulanabilirliklerini arttırabilmek için değişiklikler önerilmiş ve uygulanmıştır. Önerilen değişiklikler ile beraber UNITY 3D ortamında C# dili ile sürü tabanlı metasezgisel yöntemler ile sürü robotlarda hedef bulma simülasyon uygulaması geliştirilmiştir. Aynı simülasyon ii uygulaması, metasezgisel yöntemlerin karşılaştırılabilmesini grafik kütüphaneleri sayesinde daha anlaşılır hale getirmek için MATLAB ortamında da geliştirilmiştir. Sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının genel becerilerini inceleyebilmek için nümerik olmayan eşleştirme problemi incelenmiştir. Çinli Postacı Probleminin eşleştirme çözümü için yapay arı kolonisi algoritması önerilerek MATLAB ortamında bir uygulama geliştirilmiştir.en_US
dc.description.abstractIn this thesis, we applied swarm-based optimization algorithms to problem of finding source location of swarm robotics, and we suggested new adaptations to those algorithms if needed, then we developed a simulation program which can simulate those algorithms. We analyzed success of source tracking and source localization of swarm robotics in, single source localization, multiple source localization which have homogenious signal intensitiy and heterogenious signal intensity, and dynamic source localization scenarios. We analyzed and compared swarm-based optimization algorithms such as particle swarm optimization, artificial bee colony, quick artificial bee colony and modified bee colony. We also suggested and integrated modification to those algorithms in order to apply those solutions in real world applications. With suggested modifications we developed a source localization in swarm robotics simulation application with C# language in UNITY 3D. We developed same application in MATLAB in order to compare metaheuristic methods more comprehensible with figure libraries of MATLAB. We analyzed non-numerical matching problem, in order to get better sense of swarm-based optimization algorithms' skill set. We suggested artificial bee colony algorithm and developed an application with MATLAB for matching solution of Chinese postman problem.en_US
dc.identifier.citationFındıklı, Mehmet Akif (2019). Sürü robotların hedef bulma problemine sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının simülasyon uygulaması ve karşılaştırılması. Yayımlanmış Yüksek lisans tezi, İnönü Üniversitesi, Malatya.1-62 ss.en_US
dc.identifier.endpage62en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/14818
dc.language.isotren_US
dc.publisherİnönü Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimlerien_US
dc.subjectEngineering Sciencesen_US
dc.titleSürü robotların hedef bulma problemine sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının simülasyon uygulaması ve karşılaştırılmasıen_US
dc.title.alternativeSimulation application and comparison of swarm based optimization algorithms on source localization problem of swarm roboticsen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
10234697.pdf
Boyut:
2.47 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tez Dosyası
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: