İnsansız Hava Araçları İçin Yapay Arı Kolonisi Algoritması Kullanarak Rota Planlama

İnsansız Hava Araçları (İHA) için rota planlama, başlangıç noktasından verilen hedef noktaya kadar engellerden ve tehlikeli bölgelerden sakınarak güvenli bir rotanın bulunmasıdır. İHA’ların rota planlama problemine çözüm bulmak için pek çok yöntem kullanılmaktadır. Bu çalışmada rota planlama için Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritması kullanılmıştır. YAK algoritması son yıllarda optimizasyon problemlerinde yaygın bir şekilde kullanılan sezgisel algoritmalardan bir tanesidir. Çalışmada, YAK algoritmasının benzetim uygulamalarını gerçekleştirmek amacı ile C# programlama dili kullanılarak kullanıcı etkileşimli bir arayüz tasarlanmıştır. Rota planlaması için yapılan deneysel çalışmalar, YAK algoritmasının uygun rotalar bulmada başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir.

Route Planning using Artificial Bee Colony Algorithm for Unmanned Aerial Vehicles

A route planning for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is to find a feasible route from the starting point to the target point avoiding obstacles and dangerous areas. Many methods are used in order to solve route planning of UAVs. In this study, Artificial Bee Colony (ABC) algorithm is used for route planning. The ABC algorithm is one of the heuristic algorithms widely used in optimization problems in recent years. In the study, an interactive user interface is designed using C# programming language to implement the simulation of the ABC algorithm. Experimental studies for route planning show that the ABC algorithm provides successful results in finding suitable routes.

___

  • Akay, B. 2009. Nümerik Optimizasyon Problemlerinde Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony) Algoritmasının Performans Analizi, Doktora tezi, Erciyes Üniversitesi, 2009.
  • Akyürek, S., Yılmaz, MA., Taşkıran, M. 2012. İnsansız Hava Araçları Muharebe Alanında ve Terörle Mücadelede Devrimsel Dönüşüm, Bilge Adamlar Stratejik Araştırmalar Merkezi, İstanbul, 2012.
  • Aydemir, H. 2014. İnsansız Hava Araçlarında Rotalama Problemi için Simülasyon Tabanlı Karar Destek Sistemi, Doktora tezi, Kara Harp Okulu, 2014. Çekmez, U. 2014. İnsansız Hava Araçlarında Büyük Ölçekli Yol Planlamada Problemlerinin GPU Üzerinde CUDA Yardımı ile Çözümü, Yüksek lisans tezi, Hava Harp Okulu, 2014.
  • Gencer, C., Aydoğan, EK., Kocabaş, S. 2009. İnsansız Hava Araçlarının Rota Planlaması için Bir Karar Destek Sistemi, Hava Harp Okulu Savunma Bilimleri Dergisi, pp.59-73, 2009.
  • Ingham, LA. 2008. Considerations For A Roadmap For The Operation Of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) in South African Airspace, Doktora Tezi, Stellenbosch University, 2008.
  • Karaboğa, D. 2004. Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Atlas Yayın Dağıtım.
  • Karaboğa, D. 2005. An Idea Based on Honey Bee Swarm for Numerical Optimizasyon Technical Report-TR06, Erciyes Üniversitey, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, 2005.
  • Karaboğa, D., Akay, B. 2007. Yapay Arı Koloni (Artificial Bee Colony, ABC) Algoritması ile Yapay Sinir Ağlarının Eğitilmesi, 15th Signal Processing and Communications Applications, 2007
  • Karaboğa, D., Akay, B. 2009. A comparative study of Artificial Bee Colony algorithm. Appl. Math. Comput., 214:108-132.
  • Montavont, J., Noel, T. 2006. IEEE 802.11 Handovers Assisted by GPSInformation, IEEE International Conference on Wireless and Mobile Computing Networking and Communications, 2006.
  • Özalp, N. 2013. 3 Boyutlu Arazi Üzerinde Çoklu Otonom İnsansız Hava Aracı Rota Planlaması, Yüksek lisans tezi, Hava Harp Okulu, 2013.
  • Ryan, JL., Bailey, TG., Moore, JT., Carlton, WB. 1998. Reactive Tabu Search in Unmanned Aerial Reconnasissance Simulations, Procededings of the 1998 Winter Simulation Confrence, pp.873-879.
  • Savunma Sanayi Müsteşarlığı 2012. İHA Sistemleri Yol Haritası (2011-2030), Ankara, 2012.
  • Tulum, K. 2009. Route Planning For Unmanned AirVehicle, Yüksek lisans tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, 2009.