Sezgisel yöntemlerin sürü robotları görev paylaşımında kullanılması
Usage of heauristic methods in task sharing of swarm robots
Yazar: MEHMET ÖZASLAN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sezgisel algoritmalar karmaşık, doğrusal olmayan problemlerin çözümündeki başarılarıyla son zamanda birçok alanda kullanılmaktadır. Sürü robotların hareket planlamalarında çok parametreli modellere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu parametrelerin optimum değerlerinin bulunması problemi klasik algoritmalarla çözülemeyecek karmaşıklıktadır.
Bu tez çalışmasında RoboCode savaş simülatörü ile sürü robotların hareketlerinin sezgisel optimizasyon algoritmalarından genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritması kullanarak geliştirilmesi, geliştirilen iki farklı robot türünden oluşan sürülerin aynı rakip robotlarla savaştırılması sureti ile genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritmasının etkinliğinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.  
RoboCode ortamında, aynı rakiplerle, aynı iterasyon (PSO için güncelleme) sayısında aynı popülasyon (PSO için sürü) genişliğindeki koşullarda genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu algoritması ile robotlar eğitilmiştir. Bu her iki robotun eğitimi esnasında farklı karakteristikteki aynı rakip robotlarla karşılaştırılmış ve sürülerin eğitim esnasındaki uygunluk(başarı) değerleri izlenmiştir.
Robotların eğitimi sonrasında genetik algoritma ile eğitimin daha uzun sürede gerçekleştiği görülmüştür. En iyi bireysel başarı değerine ve sürü ortalama başarı değerine genetik algoritma ile ulaşılmıştır. Buna karşın parçacık sürü optimizasyon algoritması ile sürü ortalama başarı değerinin en yüksek başarıyı gösteren bireyin başarı değerine yaklaşmaya devam ettiği görülmüştür.

Abstract:
Heuristic algorithms have been used in many fields recently with their success in solving complex, nonlinear problems. Multi-parameter models are needed for motion planning of swarm robots. The problem of finding the optimum values of these parameters is so complex that it cannot be solved by classical algorithms.
In this thesis, it is aimed to develop the movements of the swarm robots using the heuristic optimization algorithms genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm with the RoboCode battle simulator, and to evaluate the effectiveness of the genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm by fighting the swarms consisting of two different robot types with the same rival robots.
In the RoboCode environment, robots are trained with genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm in conditions of same population (swarm for PSO) width with same competitors, same number of iterations (updates for PSO). During the training of these two robots, they were compared with the same rival robots with different characteristics and the fitness (success) values of the swarms during the training were monitored.
After the training of the robots, it was observed that the training with the genetic algorithm took longer. The best individual success value and the average success rate of the herd were reached by genetic algorithm. On the other hand, with the particle swarm optimization algorithm, it has been observed that the average success value of the swarm continues to approach the success value of the individual with the highest success.