İHA`larin iletişim için üstsezgisel metotlar kullanılarak optimal konumlandırılması

Abstract

insansız hava araçları (iHA), mühendislik alanındaki problemlere farklı bir bakış açısıylaçözümler sunmuştur. Geniş bantlı kablosuz erişim için baz istasyonu olarak kullanımıbu çözümlerden biridir. Baz istasyonu olarak kullanılan İHA'ların optimum konumlarınınhesaplanması uygulamanın başarımındaki önemli faktörlerden biridir. Ancakproblemin doğrusal olmayan yapısı ve optimize edilmesi gereken parametre sayısınınçok olması nedeniyle problemin kısa sürede çözülebilmesi için üstsezgisel aramametotları kullanılmı¸stır. Bu çalışmada, İHA'ların konumlandırılması için beş farklı metotkullanılmı¸stır. Bunlar parçacık sürü optimizasyonu(PSO), benzetimli tavlama, tabuarama, biojeografi bazlı optmizasyon(BBO) ve Taguchi metodudur(TM). Bu metotlardanparçacık sürü optimizasyonu, tabu arama, biojeografi bazlı optimizasyon ve benzetimlitavlama rastgele aramaya dayanan klasik üstsezgisel algoritmalardır. Sonuncumetot olan Taguchi metodu arama uzayını önceden belirlenen deney setleri ile küçülterekdaha sistematik bir arama yapar. Bu metotların herhangi bir safhada optimumayakın bir çözümü elde etmek için kısa bir süre sonra durdurulabilir olmaları oldukçaelverişli bir özelliktir. Benzetim sonuçlarına göre PSO diğer metotlara kıyasla en iyiperformansı göstermiştir. Taguchi metodu ise kabul edilebilir bir çözüme oldukça kısabir sürede ulaşmıştır.

Unmanned air vehicles (UAV) have brought a different approach in the engineeringproblems. Using them as a base stations in broadband wireless access is one of theseapproaches. Calculating the optimum positions of the UAVs is the important factorin the performance of the application. Because of the nonlinear structure of the problemand huge number of the optimized parameters, metaheuristic searching methodsare used to solve the problem in a resonable of time. In this work, five methods forUAV positioning are compared. These are Particle Swarm Optimization(PSO), SimulatedAnnealing (SA), Tabu Search (TS), Biogeography Based Optimization (BBO)and Taguchi Method (TM). From these methods, PSO, SA, TS and BBO are typicalmetaheuristic algorithms that are based on random search. On the other hand, the lastmethod, Taguchi method makes a search by systematically dividing the search spaceand shrinking them at each stage, using predefined experiment sets. A convenient propertyof these methods is that they can be terminated at any stage in order to obtain a(suboptimal) solution in a shorter amount of time. Simulation results reveal that PSOperforms the best among the compared methods. Taguchi Method also proves to beconvenient, as it reaches to a reasonable solution in a very short amount of time.