Yapay arı koloni programlama (ABCP) yöntemi ile robotik yol planlama
Robotic path planning with artificial bee colony programming (ABCP) method
Yazar: FATEH BOUDARDARA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYZA GÖRKEMLİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Robotik yol planlama özellikle insanın çalışamadığı veya riskin yüksek olduğu birçok alandaki öneminden dolayı son on yılda popüler bir araştırma alanı haline gelmiştir. Yapay karınca problemi (artificial ant problem-AAP) robotik yol planlamanın bir alt problemi olarak kabul edilmiştir. 1991 yılında Christopher Langton tarafından literatüre tanıtılmasından itibaren bu problem birçok araştırmacı tarafından incelenmiştir. Ayrıca, AAP birçok algoritmanın performansını değerlendirmek için bir test problemi olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada, AAP iki yöntem kullanılarak çözülmüştür: yapay arı koloni programlama (artificial bee colony programming-ABCP) ve daralan ABCP (shrinking ABCP-shABCP) olarak adlandırılan ABCP'nin yeni bir versiyonu. ABCP yapay arı kolonisi algoritmasına dayalı yeni bir evrimsel hesaplama tabanlı otomatik programlama yöntemidir. shABCP bu çalışmada geliştirilmiştir ve temel fikri ABCP'deki gibi sabit bir miktar kullanmak yerine periyodik olarak yiyecek kaynağı miktarını azaltmaktır. İlk olarak, shABCP için bazı parametre ayarlama çalışmaları yapılmıştır. Daha sonra, ABCP, shABCP ve bazı diğer evrimsel hesaplama tabanlı otomatik programlama yöntemlerinin performansları kıyaslanmıştır. Simülasyon sonuçları ABCP'nin AAP'yi etkin bir şekilde çözmek için kullanılabileceğini göstermiştir. Ayrıca, ABCP'ye eklenen periyodik olarak azalan popülasyon büyüklüğü özelliği, algoritmanın performansını AAP'de iyiliştirmiştir.

Abstract:
Robotic path planning has become a popular research field in the last decade due to its importance in many areas, especially where human being cannot work or the risk is high. Artificial ant problem (AAP) is considered as a sub-problem of robotic path planning. Since its introduction to the literature by Christopher Langton in 1991, this problem has been investigated by many researchers. In addition, AAP is used as a benchmark problem for many algorithms to evaluate their performances. In this study, the AAP is solved using two methods: artificial bee colony programming (ABCP) and a new version of ABCP called shrinking ABCP (shABCP). ABCP is a novel evolutionary computation based automatic programming method based on artificial bee colony algorithm. The shABCP is developed in this study and its basic idea is to reduce the number of food sources, periodically, instead of using a constant number as in ABCP. Firstly, some parameter tuning studies are carried out for shABCP. Then, performances of ABCP, shABCP and some other evolutionary computation based automatic programming methods are compared. The simulation results show that ABCP can be used to solve AAP effectively. Furthermore, the periodically decreasing population size property added to ABCP improves the performance of the algorithm on AAP.