Gemi çarpışmalarının önlenmesi için melez algoritma tabanlı bir karar destek sisteminin oluşturulması
Gemi çarpışmalarının önlenmesi için melez algoritma tabanlı bir karar destek sisteminin oluşturulması
Yazar: İnan, Timur; Baba, Ahmet Fevzi
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 35 No. 3, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Guguk kuşu algoritması,çarpışma önleme,çarpışma riski belirleme,yapay sinir ağı,bulanık mantık

Gemikazalarının çoğunluğunun insan hatalarından kaynaklanması, bu hataları en azaindirgeyecek karar destek sistemleri ile alakalı çalışmaların artmasına nedenolmaktadır. Bu çalışmada, gemi çarpışmalarını önleyebilecek bir karar desteksistemi ortaya konulmuştur. Sistem üç ana parçadan oluşmaktadır. Gemilerinileriki pozisyonlarını tahmin edebilen bir yapay sinir ağı sistemi, çevredekigemilerin hangisi ile çarpışma riskinin daha fazla olduğunu hesaplayan birbulanık mantık sistemi ve CSGA (Cuckoo Search-Genetic Algorithm) algoritmasıkullanarak çarpışma önleme rotası hesaplayabilen sistem. Bu çalışmada, çarpışmaönleme sisteminin başarısının ölçülmesi amacıyla senaryolar oluşturulmuştur.Çarpışma önleme rotalarının hesaplanması aşamasında kullanılan CSGA algoritmasıile literatürde daha önce kullanılmış olan KKA (Karınca Kolonisi Algoritması),PSO (Parçacık Sürü Optimizasyonu), ve GA (Genetik Algoritma) algoritmaları,elde edilen sonuçların verimliliği açısından karşılaştırılmıştır.Algoritmaların verimliliği ölçülürken; hesaplama için harcadıkları zamanın azolması ve önerdikleri çarpışma önleme rotalarının gemiyi rotasından en az sapmaile tekrar rotasına döndürmesi kriterleri gözönüne alınmıştır. CSGA algoritmasıile çarpışma önleme sisteminde, hesaplama süreleri gözönüne alındığında,ortalama olarak, KKA’ya nazaran 29,47 kat, PSO’ya nazaran 5,78 kat, GA’yanazaran 2,72 kat daha hızlı sonuç vermiştir. Algoritmaların hesapladığıyolların uygunluğu gözönüne alındığında CSGA algoritması, yapılan hesaplamalarda,ortalama olarak karınca KKA’ya nazaran %7,85, PSO’ya nazaran %2,62, GA’yanazaran %1,18 daha uygun sonuçlar bulabilmiştir.

Gemikazalarının çoğunluğunun insan hatalarından kaynaklanması, bu hataları en azaindirgeyecek karar destek sistemleri ile alakalı çalışmaların artmasına nedenolmaktadır. Bu çalışmada, gemi çarpışmalarını önleyebilecek bir karar desteksistemi ortaya konulmuştur. Sistem üç ana parçadan oluşmaktadır. Gemilerinileriki pozisyonlarını tahmin edebilen bir yapay sinir ağı sistemi, çevredekigemilerin hangisi ile çarpışma riskinin daha fazla olduğunu hesaplayan birbulanık mantık sistemi ve CSGA (Cuckoo Search-Genetic Algorithm) algoritmasıkullanarak çarpışma önleme rotası hesaplayabilen sistem. Bu çalışmada, çarpışmaönleme sisteminin başarısının ölçülmesi amacıyla senaryolar oluşturulmuştur.Çarpışma önleme rotalarının hesaplanması aşamasında kullanılan CSGA algoritmasıile literatürde daha önce kullanılmış olan KKA (Karınca Kolonisi Algoritması),PSO (Parçacık Sürü Optimizasyonu), ve GA (Genetik Algoritma) algoritmaları,elde edilen sonuçların verimliliği açısından karşılaştırılmıştır.Algoritmaların verimliliği ölçülürken; hesaplama için harcadıkları zamanın azolması ve önerdikleri çarpışma önleme rotalarının gemiyi rotasından en az sapmaile tekrar rotasına döndürmesi kriterleri gözönüne alınmıştır. CSGA algoritmasıile çarpışma önleme sisteminde, hesaplama süreleri gözönüne alındığında,ortalama olarak, KKA’ya nazaran 29,47 kat, PSO’ya nazaran 5,78 kat, GA’yanazaran 2,72 kat daha hızlı sonuç vermiştir. Algoritmaların hesapladığıyolların uygunluğu gözönüne alındığında CSGA algoritması, yapılan hesaplamalarda,ortalama olarak karınca KKA’ya nazaran %7,85, PSO’ya nazaran %2,62, GA’yanazaran %1,18 daha uygun sonuçlar bulabilmiştir.