Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FATEH BOUDARDARA
Danışman: Beyza Görkemli
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Robotik yol planlama özellikle insanın çalışamadığı veya riskin yüksek olduğu birçok alandaki öneminden dolayı son on yılda popüler bir araştırma alanı haline gelmiştir. Yapay karınca problemi (artificial ant problem-AAP) robotik yol planlamanın bir alt problemi olarak kabul edilmiştir. 1991 yılında Christopher Langton tarafından literatüre tanıtılmasından itibaren bu problem birçok araştırmacı tarafından incelenmiştir. Ayrıca, AAP birçok algoritmanın performansını değerlendirmek için bir test problemi olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada, AAP iki yöntem kullanılarak çözülmüştür: yapay arı koloni programlama (artificial bee colony programming-ABCP) ve daralan ABCP (shrinking ABCP-shABCP) olarak adlandırılan ABCP'nin yeni bir versiyonu. ABCP yapay arı kolonisi algoritmasına dayalı yeni bir evrimsel hesaplama tabanlı otomatik programlama yöntemidir. shABCP bu çalışmada geliştirilmiştir ve temel fikri ABCP'deki gibi sabit bir miktar kullanmak yerine periyodik olarak yiyecek kaynağı miktarını azaltmaktır. İlk olarak, shABCP için bazı parametre ayarlama çalışmaları yapılmıştır. Daha sonra, ABCP, shABCP ve bazı diğer evrimsel hesaplama tabanlı otomatik programlama yöntemlerinin performansları kıyaslanmıştır. Simülasyon sonuçları ABCP'nin AAP'yi etkin bir şekilde çözmek için kullanılabileceğini göstermiştir. Ayrıca, ABCP'ye eklenen periyodik olarak azalan popülasyon büyüklüğü özelliği, algoritmanın performansını AAP'de iyiliştirmiştir.