Dağıtık pekiştirmeli öğrenme tabanlı çoklu insansız hava aracı ile ilgi çekici nokta kapsama

IF 1 4区工程技术 Q3 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Pub Date : 2023-03-19 DOI:10.17341/gazimmfd.1172120

Aydın Çeti̇n, Fatih Aydemi̇r

{"title":"Dağıtık pekiştirmeli öğrenme tabanlı çoklu insansız hava aracı ile ilgi çekici nokta kapsama","authors":"Aydın Çeti̇n, Fatih Aydemi̇r","doi":"10.17341/gazimmfd.1172120","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Mobil araçlar haritalama, trafiğin izlenmesi, arama-kurtarma operasyonları gibi çeşitli alan kapsama uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Kapsama sürecini geliştirmek için uygun konumlandırma modeli ve etkili öğrenme stratejisi gereklidir. Mobil araçlar hareket modeli içeren yönlendirme mekanizması ile dinamik ortamlara uyum sağlayabilir ve en uygun konumları bulabilirler. Konumlandırma sürecinin çok ajanlı mobil sistem temelinde yönetildiği çalışmalarda algılama, veri toplama ve gözetim gibi görevleri birden fazla ajanın işbirlikçi yaklaşım ile tamamlaması gerekir. Öğrenmeye dayalı bu süreç, bir görevi gerçek zamanlı optimize etmeyi öğrenebilen mobil ajanlar vasıtasıyla yürütülebilir. Bu çalışmada, bir grup insansız hava aracının (İHA) öğrenebilen çok ajanlı sistem temelinde modellenerek dinamik ortamda ilgi çekici noktaları (İÇN) etkin şekilde kapsaması hedeflenmektedir. Hedef alan, İÇN kapsamını en üst düzeye çıkarmak ve enerji tüketimini en aza indirmek için ızgaralara ayrıştırılır. Ayrıştırma, hedef alanın konumu ve mobil ajan olarak modellenen İHA’ların iletişim mesafesi göz önünde bulundurularak gerçekleştirilir. Bununla birlikte ızgaralara gidiş planlanması yapan mobil ajanlar çarpışmadan kaçınmayı da öğrenirler. Önerilen yöntem benzetim ortamında test edilmiş ve sonuçlar benzer çalışmalar ile kıyaslanarak sunulmuştur. Sonuçlar, önerilen yöntemin mevcut benzer çalışmalara göre daha iyi performans gösterdiğini ve alan kapsama uygulamaları için uygun olduğunu göstermektedir.","PeriodicalId":51103,"journal":{"name":"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":1.0000,"publicationDate":"2023-03-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University","FirstCategoryId":"5","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1172120","RegionNum":4,"RegionCategory":"工程技术","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Mobil araçlar haritalama, trafiğin izlenmesi, arama-kurtarma operasyonları gibi çeşitli alan kapsama uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Kapsama sürecini geliştirmek için uygun konumlandırma modeli ve etkili öğrenme stratejisi gereklidir. Mobil araçlar hareket modeli içeren yönlendirme mekanizması ile dinamik ortamlara uyum sağlayabilir ve en uygun konumları bulabilirler. Konumlandırma sürecinin çok ajanlı mobil sistem temelinde yönetildiği çalışmalarda algılama, veri toplama ve gözetim gibi görevleri birden fazla ajanın işbirlikçi yaklaşım ile tamamlaması gerekir. Öğrenmeye dayalı bu süreç, bir görevi gerçek zamanlı optimize etmeyi öğrenebilen mobil ajanlar vasıtasıyla yürütülebilir. Bu çalışmada, bir grup insansız hava aracının (İHA) öğrenebilen çok ajanlı sistem temelinde modellenerek dinamik ortamda ilgi çekici noktaları (İÇN) etkin şekilde kapsaması hedeflenmektedir. Hedef alan, İÇN kapsamını en üst düzeye çıkarmak ve enerji tüketimini en aza indirmek için ızgaralara ayrıştırılır. Ayrıştırma, hedef alanın konumu ve mobil ajan olarak modellenen İHA’ların iletişim mesafesi göz önünde bulundurularak gerçekleştirilir. Bununla birlikte ızgaralara gidiş planlanması yapan mobil ajanlar çarpışmadan kaçınmayı da öğrenirler. Önerilen yöntem benzetim ortamında test edilmiş ve sonuçlar benzer çalışmalar ile kıyaslanarak sunulmuştur. Sonuçlar, önerilen yöntemin mevcut benzer çalışmalara göre daha iyi performans gösterdiğini ve alan kapsama uygulamaları için uygun olduğunu göstermektedir.

查看原文本刊更多论文

基于多人空调的分布式改进

移动设备通常用于打包应用，如地图绘制、交通跟踪、搜索和救援行动。需要一个合适的配置模型和有效的学习策略来改进关闭过程。移动工具可以适应动态环境，并在移动模型中找到最合适的位置。定位过程应基于许多主动移动系统完成感知、数据收集和监视等任务。这个过程可以由移动代理执行，他们可以学习优化实时任务。Buçalışmada，bir grup insansız hava aracının。目标区域将被划分为网格，以便将ICN内容提升到最高级别并降低能耗。Ayrıştırma，hedef alanın konumu ve mobil ajan olaak modellenen Il HA'ların iletişim mesafesi gözönünde bulundurulaak gerçekleştirir。此外，计划进入网格的移动代理将学会避免冲突。该方法在仿真环境中进行了测试，并根据类似研究的结果提出。结果表明，该方法具有较好的性能，适用于范围应用。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY-

CiteScore

1.90

自引率

45.50%

发文量

审稿时长

6-12 weeks

期刊介绍： Gazi University Journal of the Faculty of Engineering and Architecture; Engineering qualifications described below and in the field of architecture research papers and invited articles by scanning is considered to be Turkish.