Solution of maze path finding problem using genetic algorithm

Abstract

ÖZ LABİRENTTE YOL BULMA PROBLEMİNİN GENETİK ALGORİTMA KULLANILARAK ÇÖZÜLMESİ Türkarslan, Umut Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Mehmet Reşit Tolun Haziran 2005, 61 sayfa Bu çalışmanın amacı, labirent yol bulma probleminin genetik algoritma kullanarak çözülmesidir. Bağımsız bir mobil robot olacağı varsayılan yapay bir ajan, bir labirent içerisinde belirlenmiş iki yer arasında geçerli bir yol bulmak için rastgele yürüyüşler yapmaktadır. Labirent; engelleri, serbest alanları ve labirent duvarları ile çevrili iki boyutlu durağan bir düzlemdir. Labirentin grafik olarak basitliğine rağmen, araştırmanın emelinde yatan arama problemi oldukça karmaşıktır. Çünkü robot herhangi bir uzaktan algılama yeteneğine sahip değildir. Genetik algoritmalar, Darwin' in doğal seçilim ve genetiğin mekaniklerine dayalı rastsal arama metodlandır. Bu çalışmada, robot yol bulma probleminin çözümü için bir genetik arama metodu geliştirilmiştir. Geliştirilen metod,labirent içerisinde belirlenmiş konumlar arasında sürekli olarak geçerli ve kısa patikalar arar. Uygulamanın ana özellikleri şunlardır: labirent olarak kullanılan iki boyutlu bir dizin, robot nesnesinin sınıfı, robot nesneler, rastsal yürüyüşlerle yapılan araştırmalar, ve araştırmaya uygun bir şekilde tasarlanmış genetik operatörler. Bu çalışma, günümüzün yol bulma sistemlerine bir katkıda bulunması niyetiyle gerçekleştirilmiştir. Anahtar kelimeler: Genetik algoritmalar, özerk robotlar, robot yol bulma, labirent yol bulma, yol planlama. vi

ABSTRACT SOLUTION OF MAZE PATH FINDING PROBLEM USING GENETIC ALGORITHM Türkarslan, Umut M. Sc, Department of Computer Engineering Supervisor: Prof. Dr. Mehmet Reşit Tolun June 2005, 61 pages The purpose of this study is to solve maze path finding problem by using genetic algorithm. An artificial agent supposed to be an autonomous mobile robot randomly tries to find a valid path between two specified locations by walking through a maze which is a two-dimensional static planar environment having barriers, free spaces and maze borders. Despite graphic simplicity of a maze, the underlying search problem is quite complex, since the robot lacks any remote sensing capabilities. Genetic Algorithms (GAs) are stochastic search algorithms based on the mechanics of Darwin's natural selection and genetics. In this study a genetic search method is developed to solve the robot navigation problem. The GA mcontinuously searches for valid and short paths between the specified locations in the maze by using string representations of paths as chromosomes. The main features of the implementation include a two-dimensional array as maze, robot class, robot objects, random walk exploration, and dedicated genetic operators. This study intends to be a contribution to nowadays' path finding systems. Keywords: Genetic algorithms, autonomous robots, robot navigation, maze path finding, path planning. IV