Havadan gözetleme için homojen bir filo ile araç rotalama

In this study, we develop models and solution approaches for planning the surveillance mission of a homogeneous fleet of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Predefined areas are to be observed while satisfying a minimum probability of target detection. Areas are assumed to be rectangular and discrete. UAVs with electro-optical sensors take off from a base and fly through predefined routes. The endurance of UAVs is limited by the maximum flight distance. The proposed models minimize the total travel distance of UAVs to meet the mission requirements. Each UAV starts its tour from the base and, after performing its mission over one or more areas, returns to the base. We developed a mathematical model to solve the route planning for UAVs. Since the problem is NP-Hard, we propose two constructive heuristic algorithms. In the proposed solution approach, we initially transform our problem into an m-TSP problem. Heuristic algorithms start with m-TSP solution and improve the solution to reach the best feasible one. An extensive computational study on the problems taken from the literature shows that the proposed heuristics produce efficient solutions in a reasonable time.Bu çalışmada, özdeş İnsansız Hava Araçlarının (İHA) gözetleme ve keşif amacıyla gerçekleştirdikleri görevlerin planlanması için model ve çözüm yöntemleri geliştirdik. Dikdörtgen şeklinde ve kesikli olduğu varsayılan hedef sahalarının belirli bir hedef tespiti oranını sağlayacak şekilde taranması istenmektedir. Sensörlerle donatılmış birden çok özdeş İHA, bir üsten başlayarak hedeflere belirli bir rotada hareket eder. Her bir İHA, belirli bir maksimum uçuş menzilini geçemeyecek şekilde sınırlandırılmıştır. Problemde amaç, her İHA’lar için oluşturulan turların toplam mesafesini en küçüklemektir. Hedefteki tarama sürecinin sonlanması sonrasında rota planına uygun şekilde ya başka bir dikdörtgen sahaya giderek tura devam eder, ya da üsse giderek turunu sonlandırır. Problemin çözümü için yeni bir matematiksel model geliştirdik. Matematiksel model Np-Hard olduğu için, iki yeni sezgisel algoritma önerdik. Söz konusu problem m-TSP yapısına çevrilmiştir. Bu algoritmalar m-TSP sonucunu başlangıç sonucu olarak ele alır ve sonucu iyileştirirler. Çalışmanın sonucunda makul sürelerde verimli çözümler sunuyoruz.M.S. - Master of Scienc