Cihazdan cihaza (D2D) haberleşmede zeki optimizasyon tekniklerini kullanarak kaynak tahsisi
Resource allocation using intelligent optimization techniques in D2D (device to device) communication
Yazar: WISAM HAYDER MAHDI MAHDI
Danışman: PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Mobil cihaz sayısındaki katlanarak artış ve yüksek zeka yetenekleriyle birlikte, küresel haberleşme ağ trafiğinin gelecek birkaç yıl içerisinde kayda değer bir büyüme göstermesi beklenmektedir. Dolayısıyla kaynak tahsisinde yaşanan sorunların artacağı ve zayıf ağ deneyimleriyle karşı karşıya kalınması söz konusu olacaktır. Cihazdan cihaza (D2D) haberleşme, kullanıcı deneyimini ve ağ performansını daha da genişletmek ve iyileştirmek için öne çıkan bir çözümdür. D2D haberleşmesini geliştirmek için doğadan ilham alan çeşitli hesaplama algoritmaları yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu doğrultuda ağ performansının iyileştirilmesi için sürü tabanlı algoritmalar kullanılmaktadır. Bu tezde, D2D haberleşmesi için hem sürü optimizasyonuna dayalı hemde evrimsel optimizasyonuna dayalı  kaynak tahsisi metodolojileri önerilmektedir. Dolayısıyla, özellikle ağın yakınlık alanı içerisindeki mevcut kaynakların optimize edilmesi için sekiz zeki strateji modeline odaklanılmıştır. Tezde kullanılan zeki yaklaşımlar şunlardır: Yapay Arı Kolonisi (ABC), Şempanze Optimizasyon Algoritması (ChoA), Genetik Algoritma (GA) evrimsel optimizasyon tabanlı algoritmasi, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO), Ateşböceği Algoritması (FA), Kurbağa Sıçrama Algoritması (SFL) ve Gri Kurt Optimizasyonu (GWO). Tez çalışmasında elde edilen sonuçlar, doğrulamak amacıyla en son teknolojiye sahip çalışmalarla karşılaştırılmış ve listelenen çeşitli parametrelere bağlı olarak ayrıntılı gözlemler sağlanmıştır. 
Anahtar Kelimeler: Cihazdan Cihaza Haberleşme, Kaynak Tahsisi, Zeki Optimizasyon Algoritmaları, Performans Analizi, Hücresel Mobil Ağ, Hizmet Kalitesi (QoS), Deneyim Kalitesi (QoE).

Abstract:
With the exponential growth of mobile devices and high capabilities of intelligence, global communication network traffic is expected to experience remarkable growth in the next few years, as it leads us to  problem resource allocation and therefore poor network experience. The Device-to-Device (D2D) is a prominent solution to further expand the user experience and network performance. To improve it many nature-inspired computing algorithms are widely used. In line with this, we use swarm-based algorithms for network performance improvement. In this thesis, resource allocation methodologies based on both swarm optimization and evolutionary optimization are proposed for D2D communication. Therefore, eight intelligent strategy models are specifically focused on optimizing the available resources within the network's proximity area.The intelligent approaches used in the thesis are: Artificial Bee Colony (ABC), Chimpanzee Optimization Algorithm (ChoA), Genetic Algorithm (GA) evolutionary optimization algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), Firefly Algorithm (FA), shuffled frog leaping algorithm (SFL) ve Gray Wolf Optimization (GW). The algorithms ACO, PSO, FA and SFL were hybridized  to allocate resources in Device-to-Device unicast communications ,while the algorithms ABC and ChoA used for multicast communication.
To validate our results we compared our outcome with state-of-the-art works and provide detailed observations subject to various listed parameters.
Key words; Device to Device Communication, Resource Allocation, Intelligent Optimization Algorithms , Performance Analysis, Cellular Mobile Network, Quality of Service (QoS), Quality of Experience (QoE).