Sürekli ortamlarda önceliğe dayalı sensör yerleştirme eniyilemesi
Priority-based sensor deployment optimization for continuous environments
Yazar: SEMA BODUR
Danışman: PROF. DR. AYBARS UĞUR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sensör yerleştirme problemi, belirli sayıda sensörün bir ortama yerleştirilerek en fazla alanı kapsamasını hedefleyen bir eniyileme problemidir. Sensör yerleştirme eniyilemesi NP- tam veya NP-zor karmaşıklık sınıfındadır. 
     Bu tez projesinde, sensör yerleştirme probleminin sürekli ortamlarda farklı öncelik değerlerine sahip alanlar içeren varyantı ilk defa üretilerek tanımlanmıştır. Problemin iki farklı alt türü modellenmiştir. İlki, belirli kriterlere göre önceliğe sahip noktaların; İkincisi ise öncelik değerlerine sahip alanların kapsanmasıdır. 
Problemin çözümünde, meta-sezgisel algoritmalar kapsamındaki Genetik Algoritmalar ve Diferansiyel Gelişim Algoritmaları kullanılarak eniyileme yapılmıştır. Sürekli ortamlardaki iki boyutlu öncelikli alanlardaki toplam öncelik değerlerinin yaklaşık değerlerinin hesaplanmasında Monte Carlo Simülasyonu yönteminden yararlanılmıştır. Kapsanan alanların öncelik değerleri toplamı tahminlenmesi için bir formül önerilmiştir. 
Algoritmaların başarım testlerinde kullanılmak üzere veri setleri oluşturulmuştur.  Deneysel çalışmalarda her iki eniyileme yöntemindeki parametre değerleri değiştirilerek bu veri setleri için sonuçlar elde edilerek sunulmuştur. Ayrıca farklı öncelik değerleri, farklı şekillerdeki alanlar, farklı sensör kapsama mesafeleri gibi durumlar için deneyler tekrarlanmıştır. İlgili varyant ve farklı durumlar için ilk olarak elde edilen sonuçlar olması açısından önemlidir.  Problemin daha iyi anlaşılabilmesi ve çözümün doğruluğunun daha iyi görülebilmesi için bir görselleştirme arayüzü de geliştirilmiştir.
Anahtar Sözcükler: Sensör Yerleştirme, Genetik Algoritmalar, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Eniyileme

Abstract:
The sensor placement problem is an optimization problem that aims to place a given number of sensors in an environment to cover the maximum area. Sensor placement optimization is of NP-complete or NP-hard complexity. 
In this thesis project, a variant of the sensor placement problem involving areas with different priority values in continuous environments is defined for the first time. Two different subtypes of the problem are modeled. The first one is the coverage of points with priority according to certain criteria; the second one is the coverage of areas with priority values. To solve the problem, optimization was performed using Genetic Algorithm and Differential Evolution Algorithm within the scope of meta-heuristic algorithms. Monte Carlo Simulation method is used to approximate the total priority values of two-dimensional priority areas in continuous environments. A formula for estimating the sum of the priority values of the covered areas is proposed. Data sets were created to be used in the performance tests of the algorithms.  In the experimental studies, the parameter values in both optimization methods were changed and the results for these datasets were obtained and presented. In addition, the experiments were repeated for different priority values, different shaped areas, and different sensor coverage distances. It is important as it is the first results obtained for the relevant variant and different situations.  A visualization interface has also been developed for a better understanding of the problem and the accuracy of the solution.
Keywords: Sensor Deployment, Genetik Algorithms, Differantial Evolution Algorithm,  Optimization