Geri Dön

Heterojen insansız hava araçlarının deterministik ve stokastik ortamlarda çoklu görev atama ve rotalaması

Multiple task assignment and routing of heterogeneous unmanned air vehicles in deterministic and stochastic environments

PDF İndir

  1. Tez No: 984160
  2. Yazar: GÖKTUĞ GÜNGÖR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK KÜRŞAT İŞLEYEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışması, heterojen İHA'ların askeri operasyonlardaki görev atama ve rota planlaması süreçlerini deterministik ve stokastik ortamlarda ele alan çok amaçlı optimizasyon modelleri ve çözüm yöntemleri sunmaktadır. Deterministik bölümde, gerçek harekât koşullarına uygun İHA kinematiği, hava savunma tehdidi alanları ve uçuş yasak bölgeleri dikkate alınarak bir karışık tamsayılı doğrusal program (MILP) geliştirilmiştir. Model; Dubins manevra mesafeleri, tespit–atış–doğrulama akış kısıtları ile İHA kayıp olasılıklarını yansıtan şans kısıtlarını aynı anda sağlamaktadır. Amaç, filonun maksimum görev süresi ve toplam uçuş mesafesini eşzamanlı en aza indirmektir. Önerilen MILP, MATLAB üzerinde kodlanarak GUROBI optimal çözücüsü ile 14 farklı senaryoda test edilmiş ve tümüyle optimal çözümler elde edilmiştir. Stokastik bölümde ise düşman hava savunma sistemlerinin İHA kayıplarına yol açma olasılıklarıyla görev skorunu (imha edilen hedef ve vurulan İHA sayısı ile hesaplanır) maksimize eden bir grafik tabanlı MILP (GB-MILP) geliştirilmiştir. Küçük ölçekli örneklerde GAMS ile tam optimuma ulaşılırken, artan problem boyutunda ticari çözücülerin bellek yetersizliği sorunları ortaya çıkmıştır. Bu nedenle“CGAwSA”(Benzetimli Tavlama ile Entegre Genetik Algoritma) adımlı sezgisel yöntem önerilmiştir. Birinci aşamada benzetimli tavlama ile ortak başlangıç çözümü, ikinci aşamada genetik algoritma ile senaryo bazlı rota optimizasyonu sağlanmıştır. Önerilen CGAwSA algoritması, ilk aşamada tüm senaryolar için ortak en iyi başlangıç çözümü üreterek İHA'ların tüm hedeflere ilk atamalarını optimal çözümle belirlemiş, ikinci aşamada ise ilk aşama başlangıç çözümüne göre ilk hedef atamaları belirli hala gelen olası senaryoları optimale yakın sonuçla çözüme ulaştırmıştır. Parametre ve vurma/vurulma olasılıklarını harmanlayan bir senaryo oluşturucu modülü geliştirilmiş ve bu modüle marifetiyle oluşturulan küçük ölçekli problem GAMS optimal çözücü ile C++ dilinde kodlanan CGAwSA algoritması optimal olarak çözülebilmiştir. Önerilen CGAwSA algoritmasının etkinliğini test etmek maksadıyla üretilen büyük ölçekli problem ise GAMS çözücüde yetersiz bellek hatası vermiş, ancak C++ ile çözülen CGAwSA algoritması ile kabul edilebilir sürede optimale yakın sonuçla çözülebilmiştir. Sonuç olarak, determinizm ve stokastikliğin bir arada ele alındığı bu modeller ile çözüm yöntemleri; değişken operasyonel koşullarda İHA görev atama ve rota planlamasında yüksek verimlilik ve pratik uygulama kolaylığı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis proposes multi‐objective optimization models and solution methods for heterogeneous unmanned aerial vehicle (UAV) task assignment and route planning in both deterministic and stochastic operational environments. In the deterministic framework, a mixed‐integer linear program (MILP) is developed that accounts for realistic mission conditions, including UAV flight kinematics, air‐defense threat zones, and no‐fly areas. The model simultaneously enforces Dubins maneuver distance constraints, detection–attack–verification task‐flow requirements, and chance constraints reflecting UAV‐loss probabilities. Its objective is to minimize both the fleet's maximum mission time and its total flight distance. The proposed MILP was implemented in MATLAB and solved to optimality with GUROBI across fourteen distinct scenarios, yielding exact global solutions in each case. The stochastic framework introduces a graph‐based MILP (GB‐MILP) that maximizes a mission score—defined by the number of targets destroyed and UAVs lost—under probabilistic threats from enemy air defenses. While small‐scale instances can be solved exactly in GAMS, larger instances exceed commercial solver memory limits. To address this, we propose the“Combined Genetic Algorithm with Simulated Annealing”(CGAwSA) heuristic. In the first stage, simulated annealing generates a high‐quality common initial assignment; in the second stage, a genetic algorithm refines UAV routes on a per‐scenario basis. A scenario‐generation module integrates model parameters and kill‐survival probabilities to produce both small‐ and large‐scale test problems. The small‐scale cases are solved optimally by GAMS and by C++‐implemented CGAwSA, while large‐scale cases—unsolvable by GAMS due to memory constraints—are solved to near‐optimality by CGAwSA within acceptable runtimes. Overall, by addressing both determinism and stochasticity in a unified framework, these models and methods deliver high efficiency and practical applicability for simultaneous UAV task assignment and route planning under varying operational conditions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    984505

    Çok Üslü Heterojen Filolu İnsansız Hava Araçlarının Zaman Pencereli Rotalanması ve Faydalı Yük Planlaması

    Routing and Payload Planning of Multi-Base Heterogeneous Fleet Unmanned Aerial Vehicles with Time-Windows

    AYGÜN ALTUNDAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ARIKAN

  2. Tez No

    1008551

    UAV-assisted energy-aware data collection in robotic wireless sensor networks under battery prediction error

    Pil tahmin hatası durumunda robotik kablosuz sensör ağlarında İHA destekli enerji bilinçli veri toplama

    BEYZA DURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER MELİH GÜL

    PROF. DR. SEİFEDİNE KADRY

  3. Tez No

    486577

    A software defined network framework in 5G wireless systems

    5G kablosuz sistemlerde yazılım temelli ağ iskeleti

    GÖKHAN SEÇİNTİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK CANBERK

  4. Tez No

    650277

    Active slam with informative path planning for heterogeneous robot teams

    Heterojen robot takımları için bilgilendirici yol planlamalı aktif EZKH

    MEHMET CANER AKAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  5. Tez No

    717921

    User association and routing in UAV-supported hetnets

    İHA destekli heterojen ağlarda kullanıcı ilişkilendirmesi ve yönlendirme

    BERKE TEZERGİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTAN ONUR

Geri Dön