Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/294
Title: Dinamik komşuluklu eşzamansız dağınık parçacık sürü eniyileme yöntemi ve çok robotlu arama görevinde uygulanması
Other Titles: Decentralized asynchronous particle swarm optimization with dynamic neighborhood topology and its implementation on multi robot search task
Authors: Gazi, Veysel
Akat, Salih Burak
Keywords: Parçacık Sürü Eniyileme Yöntemi
Particle Swarm Optimization
Dinamik Parçacık Komşuluk Yapısı
Dynamic Particle Neighborhood Topology
Eşzamansızlık
Asynchronism
Dağınık Sistemler
Distributed Systems
Çok Erkinli Sistemler ile Arama Görevi
Search Task Using Multi-agent Systems
Issue Date: 2009
Publisher: TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü
Abstract: In this thesis decentralized asynchronous particle swarm optimization (PSO) with dynamic neighborhood topology and its implementation to a search task of a multi-agent system were studied. Particle swarm optimization with dynamic neighborhood topology studied in this thesis allows the neighbors of particles or basically the neighborhood topology to change dynamically with time. Such a view of the algorithm is advantageous for its parallel and distributed implementations. The algorithm with dynamic neighborhood topology was tested on various benchmark functions under different neighborhood dynamics. Decentralized asynchronous realization of particle swarm optimization algorithm is suitable for parallel and distributed implementations. Such a version of the algorithm allows particles to exchange information and update their estimates at totally independent time instants and dynamically change neighborhood topology of particles with respect to time. Simulations were performed using a single processor and multiple processors in a computer network. The proposed algorithm is used for a search task of a multi-agent system in an unknown environment which consist of small robots with limited sensing capability. The method adopts asynchronous mechanism for information exchange and position updates of the agents and dynamic neighborhood topology of communicating agents. Simulations with a realistic simulator and implementation with real robots were performed to show the effectiveness of the proposed algorithm.
Description: Bu tez çalışmasında dinamik komşuluklu, eşzamansız ve dağınık parçacık sürü eniyileme yöntemi ve bu yöntemin çok robotlu arama görevinde uygulanması çalışılmıştır. Tezde çalışılan dinamik komşuluklu parçacık sürü eniyileme yöntemi parçacık komşuluklarının zamanla dinamik olarak değişmesine izin verilmektedir. Bu bakış açısı yöntemin paralel ve dağınık uygulamalarında çeşitli avantajlar sağlamaktadır. Yöntemin dinamik komşuluklu biçimi çeşitli denektaşı fonksiyonların farklı komşuluk dinamikleri altında eniyilenmesi ile sınanmıştır. Öte yandan yöntemin eşzamansız ve dağıtık biçimi parçacık sürü eniyileme yönteminin paralel ve dağınık olarak çalışmasına olanak sağlamaktadır. Yöntemin belirtilen biçiminde parçacıkların bağımsız zaman anlarında bilgi paylaşımında bulunmalarına, tahminlerini güncellemelerine ve parçacık komşuluklarının zamanla dinamik olarak değişmesine izin verilmiştir. Tek bir işlemci ve bir bilgisayar ağında bulunan birçok işlemci ile benzetimler gerçekleştirilmiştir. Yöntemin dinamik komşuluklu, eşzamansız ve dağınık biçimi sınırlı haberleşme/algılama yeteneğine sahip erkinlerden oluşan çok erkinli bir sistemin bilinmeyen bir ortamda arama görevinde kullanılmıştır. Erkinler eşzamansız olarak bilgi paylaşımı ve konum güncellemeleri gerçekleştirmekte ve haberleşen erkinlerin komşuluk yapısı dinamik olarak zamanla değişmektedir. Gerçekçi benzetim yazılımı ile benzetimler ve gerçek robotlar ile uygulamalar geliştirilen yöntemin verimliliğinin göstermek için gerçekleştirilmiştir.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.11851/294
Appears in Collections:Elektrik-Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Electrical & Electronics Engineering Master Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TZ00064.pdf1.62 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

10
checked on Dec 26, 2022

Download(s)

4
checked on Dec 26, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.