İnsansız hava aracı baz istasyonlarının 3 boyutlu yerseçim ve kaynak atama problemlerinin optimizasyonu
Optimization of 3-D location and resource allocation problems of unmanned aerial base stations
Yazar: CİHAN TUĞRUL ÇİÇEK
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN GÜLTEKİN ; PROF. BÜLENT TAVLI
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: İnsansız araçlar = Unmanned vehicles

Özet:
İnsansız hava araçları (İHA) son yıllarda çok farklı alanlarda kullanılmaya başlanmıştır. Hem maliyet avantajları hem de kolay yönetilebilir olmaları kullanım alanlarının genişlemesine de olanak vermektedir. Bu tez kapsamında İHA'ların hareketli baz istasyonu olarak yeni nesil kablosuz haberleşme ağlarına entegrasyonu ve çeşitli senaryolar için İHA Baz İstasyonlarının (İHABİ) yerseçim ve kaynak atama problemleri ele alınmıştır. Klasik yerseçim problemlerinden farklı olarak hem dikey düzlemde hareket kabiliyeti olması hem de problemler genelinde kullanılan performans göstergelerinin konveks ve monoton olmaması problemin çözümünü oldukça zorlaştırmaktadır. 
İHABİ yerseçim ve kaynak atama kararlarının eniyilenmesi amacıyla dört farklı problem ele alınmıştır. Bu problemlerden ilki statik kapasitesiz İHABİ'lerin genelleştirilmiş yerseçimini, ikincisi statik kapasiteli tek İHABİ'nin yerseçim ve kaynak atama kararlarını, üçüncüsü statik kapasiteli birden çok İHABİ'nin yerseçim ve kaynak atama kararlarını, dördüncüsü ise dinamik kapasitesiz tek İHABİ'nin yerseçimini ele almaktadır. Problemler genellikle karma tamsayılı doğrusal olmayan programlama teknikleri ile modellenmiş ve her bir model özelinde modelin karakteristikleri incelenmiştir. 
Ele alınan problemler NP-Zor problemler sınıfına aittir. Dolayısıyla, belirli problem büyüklüklerinden sonra mevcut ticari yazılımlar aracılığıyla makul zamanlarda çözüm alınması mümkün olmamaktadır. Bu sebeple problemlerin hızlı ve etkin çözümü için çeşitli sezgisel algoritmalar geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmalar genellikle yerseçim ve kaynak atama kararlarının ardışık olarak verilmesine ve bu algoritmalar sonucu elde edilen çözümlerin yerel arama yöntemleri ile iyileştirilmesine dayanmaktadır. Klasik yerseçim problemlerinden farklı olarak bu ardışık algoritmaların tasarımında hem ağ kapasitesinin hem de kullanıcıların taleplerinin değerlendirilmesine önem verilmiştir.
İHABİ'lerle ilgili henüz standart çalışmaları tamamlanmadığı için literatürde kullanıma açık bir veri kümesi bulunmamaktadır. Bu nedenle, geliştirilen formülasyonların ve sezgisel algoritmaların performansı yapay olarak üretilen verilerle test edilmiştir. Her bir problem özelinde üretilen problem verilerinin literatürde bundan sonra yapılacak çalışmalara da esas oluşturması amaçlanmıştır. Bu veriler kullanılarak, hem ticari yazılımlarla çözdürülen formülasyonların hem de geliştirilen sezgisel algoritmaların çözüm süresi ve çözüm kalitesi açısından karşılaştırıldığı kapsamlı deneysel çalışmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında İHABİ içeren kablosuz haberleşme ağlarının kapsama performansının artırılması için çeşitli politika önerilerinde bulunulmuştur. Sonuç olarak, geliştirilen algoritmaların makul sürelerde optimale yakın sonuçlar elde ettiği ve İHABİ'lerin kablosuz haberleşme ağlarının performansını önemli derecede artırdığı gösterilmiştir.

Abstract:
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have started to be used in many areas. Their cost advantages and the ease of manageability allow for a broader range of applications. In this thesis, the integration of UAVs into next generation wireless communication networks as mobile base stations is considered and several UAV Base Station (UAV-BS) location and resource allocation problems are solved under various scenarios. The vertical movement ability of UAV-BSs and non-convex and non-monotone structure of performance measures used in wireless communication networks differ from classical location problems and increase the complexity of problems. 
Four different problems are considered to optimize UAVBS location and resource allocation decisions. The first problem considers a static uncapacitated generalized UAVBS covering location decisions, the second problem considers a static capacitated single UAVBS location and resource allocation decisions, the third problem considers a static capacitated multi-UAVBS location and resource allocation decisions, and the fourth problem considers a dynamic uncapacitated single UAVBS covering location decisions. These problems are typically modelled as mixed integer non-linear programming formulations, and the properties specific to each model are investigated.
All of the considered problems belong to NP-Hard problem class. Therefore, it is not possible to find exact solutions in reasonable solution times by commercial solvers for large problem instances. For this reason heuristic algorithms are developed to obtain quick and efficient solutions. These algorithms mainly depend on determining the location and resource allocation decisions separately and iteratively and improving the final solution by different local search algorithms. Different than the classical location problems, we consider both the network capacity and different user demand behavior in the design of these heuristic algorithms.
Since it has not become a standard to use UAV-BSs in the existing communication networks yet, there does not exist any publicly available data set for this problem. Therefore, the performances of the developed formulations and proposed heuristic algorithms are tested on synthetically generated data sets. Each generated data set for each problem is also expected to become a benchmark for future research. Extensive computational tests are performed to compare both the solution quality and time of the formulations that are solved by commercial solvers and the developed heuristic algorithms. In the light of the attained results, several policies are proposed to improve the coverage performance of UAV-assisted wireless communication networks. In conclusion, it is shown that the developed heuristic algorithms find approximate optimal solutions within reasonable CPU time, and that UAV-BSs would substantially increase the performance of wireless communication networks.