Havada Kalış Süresi Kısıtlı Seyir Halindeki Gemiye Konuşlu İnsansız Hava Aracının Hedef En Çoklaması

Abstract

Bu tez seyir halindeki bir gemi üzerine konuşlu, menzil kısıtlı bir insansız hava aracının (İHA) hedef en çoklaması problemi için bir çözüm yaklaşımı önermektedir. Bu problem, Araç Rotalama Probleminin (ARP) menzil kapasitesi ve depo mobilitesi kısıtlarıyla genişletilmesiyle modellenmekte ve bu özgün genişletme çalışma boyunca Kapasite kısıtlı Mobil Depo ARP (K-MoDARP) olarak tanımlanmaktadır. Bu problemin doğasının dikte ettiği özgün çözüm gereksinimi probleme özel kısıtlar için uyarlanmış bir genetik algoritma (GA-KMoD) ile karşılanmaktadır. Tezde, çalışmanın amacı, problem tanımı ve önerilen çözümün geliştirme ve uygulaması anlatılmıştır. Ayrıca, önerilen GA-KMoD'un performansı farklı problem kıstasları için yoğun benzetim testleri vasıtasıyla değerlendirilmiştir. GA-KMoD'un ürettiği rotaların kalitesi alternatif yöntemlerle üretilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen çözüm yönteminin alternatif yöntemlere göre olan üstünlüğünü net bir şekilde ortaya koymaktadır.

This thesis proposes a solution approach for target mazimization problem for a range constrained unmanned aerial vehicle (UAV) carried on mobile platform. The problem is modeled with extending the Vehicle Routing Problem (VRP) with the constraints of range capacity and depot mobility and this novel extension is termed Capacitated Mobile Depot VRP (C-MoDVRP) throughout this study. Requirement of a novel solution approach dictated by the nature of this problem is satisfied by adapting a genetic algorithm (GA-CMoD) for the problem specific constraints. The motivation, problem definition, and development of the proposed solution along with its implementation are given in the thesis. Moreover, the performance of the proposed GA-CMoD is observed by extensive simulation tests under different problem constraints. The quality of the produced routes is compared with that of the alternative solution methods. The experiment test results indicate the success of the proposed solution over the alternative ones clearly.