Sürü zekâsı optimizasyon algoritmaları ile iç mekân konumlandırma
Indoor positioning with swarm intelligence optimization algorithms
Yazar: YASİN KAM
Danışman: PROF. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Bu tez çalışması, iç mekân konumlama problemine makine öğrenmesi ve sürü optimizasyonu tekniklerinin entegrasyonunu araştırmayı amaçlamaktadır. İç mekân konumlama, insanların bir iç mekân ortamında belirli bir konumu tespit etmeyi gerektiren önemli bir sorundur. Bu alanda hızlı, doğru ve güvenilir konum tespiti yöntemleri büyük önem taşımaktadır.
Bu çalışmada, öncelikle akıllı telefon uygulaması yardımıyla bir iç mekân ortamında kullanılacak veri toplama altyapısı kurulmuştur. Konumlandırma yapılacak alanda radyo haritası oluşturmak için Wi-Fi tabanlı ağ ile ölçümler yapılarak alınan işaret gücü göstergesi (RSSI-Received Signal Strength Indicator) belirli aralıklarla işaretlenen noktalarda kaydedilmiştir. Makine öğrenmesi teknikleri, toplanan verileri analiz etmek ve iç mekân konumunu tahmin etmek için kullanılmıştır. Yapay sinir ağları ve karar ağaçları gibi farklı algoritmaların performansları karşılaştırılmış ve en iyi sonuçları elde etmek için uygun olanlar seçilmiştir. Sürü optimizasyonu yöntemleri, konum tahmininde kullanılan algoritmanın doğruluğunu artırmak için entegre edilmiştir. Partikül sürü optimizasyonu ve balina kolonisi optimizasyonu gibi algoritmalar, makine öğrenmesi modelinin parametrelerini ayarlamak ve daha iyi sonuçlar elde etmek için kullanılmıştır.
Bu çalışma, bir iç mekân ortamında konum tespiti için etkili bir yöntem sunmaktadır. Deneyler ve sonuçlar, makine öğrenmesi ve sürü optimizasyonu tekniklerinin entegrasyonunun iç mekân konumlama performansını artırdığını göstermektedir.

Abstract:
This thesis study aims to investigate the integration of machine learning and swarm optimization techniques to the indoor positioning problem. Indoor positioning is an important problem that requires people to identify a specific location in an indoor environment. Fast, accurate and reliable location detection methods are of great importance in this field.
In this study, first, a data collection infrastructure to be used in an indoor environment was established with the help of a smart phone application. To create a radio map in the area to be positioned, measurements were made with a Wi-Fi-based network and the received signal strength indicator (RSSI-Received Signal Strength Indicator) was recorded at the marked points at certain intervals. Machine learning techniques have been used to analyse the collected data and predict indoor location. The performances of different algorithms, such as artificial neural networks and decision trees, were compared and the appropriate ones were selected to obtain the best results. Swarm optimization methods are integrated to increase the accuracy of the algorithm used in position estimation. Algorithms such as particle swarm optimization and whale colony optimization have been used to tune the parameters of the machine learning model and achieve better results.
This study presents an effective method for location detection in an indoor environment. Experiments and results show that the integration of machine learning and swarm optimization techniques improves indoor positioning performance.