Bilişsel radyo ağlarında frekans atama probleminin sezgisel yöntemlerle çözülmesi
Solving the frequency assignment problem using heuristic methods for cognitive radio networks
Yazar: ABDULLAH OK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AHMET AKBULUT
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez bilişsel radyo ağlarında frekans atama problemine çözüm yöntemleri geliştirmek amacıyla hazırlanmıştır. Bilişsel radyo ağlarında topolojisi içerisinde farklı alt ağlar bulunabilmektedir. Bu ağlardaki birimler birbirleriyle ve diğer alt ağlarla girişime neden olabilmektedir. Bu durumda ağlar arasındaki ve ağların kendi içerisindeki olası tüm girişim seviyelerini aynı anda minimize eden frekans kümesini belirleyecek çok amaçlı bir optimizasyon algoritması geliştirilmelidir. Bu probleme yönelik bir yüksek lisans tezi hazırlanmıştır. Problemin çözüm yöntemi olarak sezgisel yöntemler kullanılmıştır. 
Tezde bilişsel radyo ağları, bilişsel radyo ağlarında frekans atama problemi ve sezgisel yöntemler ayrıntılı olarak sunulmuştur. Kullanılan sezgisel yöntem Genetik Algoritma(GA)'dır. Genetik Algoritma, frekans atama problemine ait çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümünü gerçekleştirmek için kullanılmıştır. Tezde çoğunlukla çok amaçlı optimizasyon probleminin dağıtık olarak çözümüne yer verilmiştir. Sezgisel yöntemler kullanılarak dağıtık şekilde ele alınan problem; farklı parametreler ve yöntemler kullanılarak çözülmüş ve sonuçları sunulmuştur. Dağıtıklaştırmada kullanılan yöntemler üç başlıkta toplanmıştır. Birincisi, dağıtık algoritmalar arasında birey değişikliğini temel alarak birey değişimi stratejisinin problem çözümüne etkisini araştıran üç strateji yöntemidir. İkincisi, GA sayısının üç ve beşe çıkarılarak komşuluk bilgilerinin problem çözümüne etkisini araştıran yöntemdir. Üçüncüsü ise GA'ların aralarında yapılan birey göç oranlarının, birey göç sıklıklarının ve popülasyon büyüklüklerinin dağıtık çözüme etkisini araştıran yöntemdir.

Abstract:
This thesis is prepared for the purpose of improving solution methods to Frequency Assignment Problem in Cognitive Radio Networks. In cognitive radio networks, different subnets can be found in topology. These network units can interfere with each other and with other subnets. In this case, a multi-objective optimization algorithm should be developed that will determine the frequency set that minimizes all possible interference levels between networks and within the networks themselves. A master thesis is prepared for this problem. Heuristic methods have been used as the solution method of the problem.
In the thesis, cognitive radio networks, frequency assignment problem in cognitive radio networks and heuristic methods are presented in detail. The heuristic method used is Genetic Algorithm (GA). The genetic algorithm is used to solve the multi-objective optimization problems of the frequency assignment problem. In the thesis, distributed solution of multi-objective optimization problem is included. The problem handled in a distributed way using heuristic methods; solved using different parameters and strategies and the results are presented. The methods used in the distribution are gathered in three titles. The first one is three strategy methods that investigate the effect of individual change strategy on problem solving based on individual changing among distributed algorithms. The second one is the method of investigating the effect of neighborhood information on problem solving by increasing the GA number to three and five. The third one is the method of studying the effects of individual migration rates and migration frequency among the GAs on the decentralized population size. The third one is the method of studying the effects of individual migration rates, individual migration frequency and population size among the GAs.