Çok etmenli Karınca Kolonisi yaklaşımı ile IHA rota planlaması
Yükleniyor...
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
IEEE
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/closedAccess
Özet
Bu çalışmada İnsansız Hava Aracının (İHAnın), global en uygun yörünge planlaması probleminin, Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) olarak modellenerek çok etmenli bir yapı ile çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Çok sayıda kontrol noktasının olduğu, radar ve dağ gibi engellerin olduğu ortamlarda İHAların rota probleminin çözümü oldukça karmaşıktır ve farklı optimizasyon algoritmaları yardımı ile çözülebilmektedir. Önerilen yöntem, etmen tabanlı bir programlama ortamı olan Netlogo’da modellenmiştir. Simülasyon sonuçları, İHA rota planlaması için KKO’nun rota uzunluğunu büyük ölçüde optimize ettiğini ve ortalama uçuş süresini azalttığını göstermektedir.
In this study, a solution approach of the problem of globally optimal trajectory planning of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has been proposed modeling as Ant Colony Optimization (ACO) with a multiagent structure. The solution of UAV's route problem in environments that have a large number of control points and obstacles such as radars and mountain is very complex and can be solved with the help of the different optimization algorithms. The proposed method is modeled on Netlogo, an agent-based programming environment. Simulation results show that the ACO greatly optimize the route length and reduce the average flight time for UAV's route planning.
In this study, a solution approach of the problem of globally optimal trajectory planning of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has been proposed modeling as Ant Colony Optimization (ACO) with a multiagent structure. The solution of UAV's route problem in environments that have a large number of control points and obstacles such as radars and mountain is very complex and can be solved with the help of the different optimization algorithms. The proposed method is modeled on Netlogo, an agent-based programming environment. Simulation results show that the ACO greatly optimize the route length and reduce the average flight time for UAV's route planning.
Açıklama
24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) -- May 16-19, 2016 -- Zonguldak, Turkey
Anahtar Kelimeler
Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO), İnsansız Hava Aracı (İHA), Rota Planlama, Ant Colony Optimization (ACO), Unmanned Aerial Vehicle (UAV), Path Planning
Kaynak
24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU)
WoS Q Değeri
N/A
Scopus Q Değeri
N/A
