İnsansız hava araçlarının minimum yakıt tüketimi için optimum rota planlaması

Abstract

Farklı tehditleri barındıran coğrafyalarda, İnsansız Hava Araçları (İHA) için güvenli rotaların aranması ve bulunan rotalar için rüzgâr, yer şekilleri gibi çevresel faktörler dikkate alınarak en az yakıt tüketiminin sağlanması önemi artan nümerik optimizasyon problemleri arasında olmuştur. Görev uçuşu öncesi rota planlaması yapılması İHA'nın güvenliğini artıran bir mekanizma olup daha başarılı sonuçlar sunabilmektedir. İHA'nın rotasının güvenilirliği ve optimizasyonu için, gerekli kısıtlar dikkate alınarak modellenmesi ve en iyi parametrelerin belirlenmesi sürecinde sezgisel algoritmalardan sıklıkla faydalanılmaktadır.Bu tez çalışmasında; radar, uçuşa yasak bölge gibi tehditleri barındıran coğrafyada farklı başlangıç ve hedef noktaları için en iyi rotalar rüzgarın ve 3 boyutlu yeryüzü şekillerinin modellenmesiyle Diferansiyel Arama Algoritması (Differential Search Algorithm, DSA), Parçacık Sürü Algoritması (Particle Swarm Algorithm, PSO), Diferansiyel Gelişim (Differential Evoution, DE), Guguk Kuşu Arama (Cuckoo Search, CS) ve Yerçekimi Arama Algoritması (Gravational Search Algorithm, GSA) ve Benzetimli Tavlama (Simulated Annealing, SA) kullanılarak elde edilmiştir. Algoritmaların performanslarının değerlendirilmesi için; farklı başlangıç noktası, hedef noktası ve yükseltilere sahip sekiz senaryo oluşturulmuş, her bir algoritma üç farklı (500, 1000, 1500) fonksiyon değerlendirme sayısı (Function Evalutions, FEs) kadar çalıştırılmıştır. Her algoritma için; sekiz farklı senaryo, üç farklı FES değeri için otuz kere çalıştırılmış ve ortalaması hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, DSA'nın PSO, DE, CS, GSA ve SA'ya göre daha başarılı rotalar ürettiğini göstermektedir.

In geographies possessing different threats, the search for safe paths for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and for these safe paths, the minimization of fuel consumption by taking into account the environmental factors such as winds and terrains, are among the progressing numerical optimization problems. Path planning prior to mission flight is a mechanism that increases the safety of UAV and offers to provide more successful results. For the reliability and optimization of UAV's route, heuristic algorithms are frequently utilized in the process of modeling and determining the optimal parameters considering the necessary constraints.In this thesis; the optimum paths for different starting and target points in geographies possessing threats such as radar and forbidden zones, have been determined using Differential Search Algorithm (DSA), Particle Swarm Algorithm (PSO), Differential Evoution (DE), Cuckoo Search (CS), Gravational Search Algorithm (GSA) and Simulated Annealing (SA) by modeling the wind and 3D terrains. For the performance evaluation of the algorithms, eight scenarios that have different start points, target points and altitudes have been designed and each algorithm has been run for three different (500, 1000, 1500) function evalutions (FEs). For each algorithm, eight different scenarios have been run 30 times for three different FEs and the average values have been computed. The obtained results reveal that DSA produces more successful paths compared with PSO, DE, CS, GSA ve SA.