Çok etmenli Karınca Kolonisi yaklaşımı ile IHA rota planlaması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKazdal Çalık, Seda
dc.date.accessioned2024-06-13T20:18:40Z
dc.date.available2024-06-13T20:18:40Z
dc.date.issued2016
dc.departmentMeslek Yüksekokulu, Gedik Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Programcılığı Programı
dc.description24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) -- May 16-19, 2016 -- Zonguldak, Turkey
dc.description.abstractBu 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.
dc.description.abstractIn 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.
dc.description.sponsorshipIEEE,Bulent Ecevit Univ, Dept Elect & Elect Engn,Bulent Ecevit Univ, Dept Biomed Engn,Bulent Ecevit Univ, Dept Comp Engn
dc.identifier.endpage1412
dc.identifier.isbn9781509016792
dc.identifier.scopus2-s2.0-84982812276
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.startpage1409
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11501/1475
dc.identifier.wosWOS:000391250900329
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.indekslendigikaynakWeb of Science
dc.indekslendigikaynakScopus
dc.institutionauthorKazdal Çalık, Seda
dc.language.isotr
dc.publisherIEEE
dc.relation.ispartof24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU)
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.subjectKarınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO)
dc.subjectİnsansız Hava Aracı (İHA)
dc.subjectRota Planlama
dc.subjectAnt Colony Optimization (ACO)
dc.subjectUnmanned Aerial Vehicle (UAV)
dc.subjectPath Planning
dc.titleÇok etmenli Karınca Kolonisi yaklaşımı ile IHA rota planlaması
dc.title.alternativeUAV path planning with multiagent Ant Colony System approach
dc.typeConference Object

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
Tam Metin / Full Text
Boyut:
405.54 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Gedik Meslek Yüksekokulu Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu