İmmun plazma algoritması ile insansız hava araçları için sabit irtifa güzergah planlama probleminin çözülmesi
Solving fixed altitude route planning problem for unmanned aerial vehicles with immune plasma algorithm
Yazar: TEVFİK ERKİN
Danışman: DOÇ. DR. SELÇUK ASLAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Uçak Mühendisliği = Aeronautical Engineering

Özet:
Askeri amaçla kullanımı yaygın olan ve genel olarak gözlem-keşif için sıklıkla faydalanılan silahlı veya silahsız insansız hava araçlarının (SİHA/İHA) uçuşunu sağlıklı bir şekilde gerçekleştirebilmesi, araca uygun güzergahın belirlenmesi ile mümkün olmaktadır. Takip edilecek rotanın oluşturulabilmesi, uçuşun yapılacağı alan dahil olmak üzere birden fazla parametrenin dikkate alınmasını gerektirmektedir. Karmaşık savaş alanı üzerinde görev yapan bir İHA sisteminin uçuşu için başlangıç ve bitiş noktası arasında yer alan düşman unsurlarından kaçınmanın yanı sıra minimum yakıt tüketimine sahip güzergahın oluşturulması problemin temel amacıdır. Belirli sınırlandırmalar altında en uygun/iyi çözüme ulaşılmaya çalışılması, İHA sistemi için güzergah planlamayı bir optimizasyon problemi haline getirmiştir. Sonsuz çözüm uzayına ve yüksek karmaşıklığa sahip bu problemin klasik türev tabanlı araştırma yöntemleri ile kabul edilebilir süreler içerisinde çözümlenmesi zor veya  imkansızdır. Bu amaçla son zamanlarda yaygın olarak kullanılmaya başlanan metasezgisel yöntemler güzergah planlama probleminin çözümü için de kullanılmaya başlanmıştır. Temelini biyolojik veya kimyasal süreçlerden alan metasezgisel yöntemler, bu süreçlerin barındırdığı zekiliği modelleyerek herhangi bir problemin çözümü için uyarlandıktan sonra kullanılabilmektedir. Koronavirüs pandemisi ile yeniden gündem olan İmmün Plazma tedavi yönteminin içerdiği zekilikten ilham alınarak 2020 yılında Aslan tarafından tanıtılan ve en yeni metasezgisel yöntemler arasında yer alan İmmün Plazma Algoritması kısaca IP veya IPA kullanılarak bir İHA sistemi için sabit irtifada güzergah planlama problemi çalışma kapsamında çözülmeye çalışılmıştır. İlk sonuçlar algoritmanın problem çözümünde başarılı olduğunu göstermiştir. Bunu ispatlamak amacıyla alanında iyi bilinen bazı metasezgisel algoritmalarla karşılaştırmalı bir dizi testler yapılarak önerilen yeni tekniğin performansı ortaya konmuştur. Bilgisayar donanımlarının iyileşmesiyle işlem güçlerinin artması paralelleştirme tekniklerinden daha fazla yararlanılmasını olanaklı hale getirmiştir. Paralelleştirme sayesinde çözümü için fazla zamana ihtiyaç duyulan problemler çok daha kısa sürelerde daha kaliteli sonuçlar üretilerek çözülebilmektedir. Bu çalışmada standart IPA kullanımının yanı sıra paralelleştirme tekniklerinden faydalanılarak Çoklu İmmün Plazma Algoritması veya kısaca MULIPA adıyla yeni bir metasezgisel yaklaşım önerilmiş ve güzergah planlama probleminin çözümü için uyarlanarak test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar bu yeni tekniğin güzergah planlama problemi için güvenilir bir çözücü olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Unmanned aerial vehicles or their armed variant, unmanned combat aerial vehicles (UAVs/UCAVs), are mostly used for military surveillance and reconnaissance missions. It is vital to the success of the mission that the optimum flight path is planned before the flight, bearing in mind the various parameters associated with the battlefield and flight conditions. The primary objectives are to achieve the most efficient path between the start and target points by minimizing fuel consumption and avoiding potential threats. Path planning for a UAV has become an optimization problem that requires finding the best possible solution given a set of constraints. The problem has an infinite solution space and high complexity, making it difficult or impossible to solve within acceptable time periods using classical derivative-based search methods. Therefore, metaheuristics - which have gained increasing popularity of late - are employed to solve the path planning problem. Metaheuristics can be used to solve any problem by imitating the intelligence of biological or chemical processes whose basis is well known. The Immune Plasma or convalescent treatment method which has become popular again after the coronavirus pandemic, has inspired researchers. Hence, one of the most recent metaheuristic algorithms called the Immune Plasma Algorithm, IP or IPA, was introduced by Aslan in 2020 and used in this study to solve the fixed altitude path planning problem for a UAV. Preliminary results show that the algorithm is successful in solving the problem. The performance of the proposed new technique is demonstrated by conducting a series of comparative tests with some well-known metaheuristic algorithms in the path planning. Parallel computing techniques have gained wider usage owing to enhanced processing capabilities of computers. Through parallelization, intricate issues can be resolved quicker and with improved results. Also this research introduces a new metaheuristic approach called Multi-IPA, or MULIPA for short, as a parallelized variant of standard IPA. The new technique is experimented in the context of UAV path planning. Experimental results show that the new technique is a feasible and reliable path planning solver.