A learning based algorithm for drone routing

Bu çalışmada, askeri keşifler, arama-kurtarma operasyonları ve tarım gibi birçok alanda kullanılan dronların rotalaması üzerine odaklanılmıştır. Sınırlı batarya kapasitesi ve enerji tüketim oranından dolayı dronlar ihtiyaç duyulduğu zamanlarda şarj istasyonlarına iniş yapmak zorundadırlar. Bu nedenle şarj istasyonları arasında gerçekleşen rotalamada, yasaklı bölgelere girmeden, önceden belirlenmiş tüm hedef noktalara minimum toplam sürede gitmek amaçlanmaktadır. Oluşturulan rotayı çevresel koşullar değiştikçe dinamik olarak güncelleyebilmek için rotalamanın kısa sürede yapılması gerekmektedir. Bu nedenle, öğrenme temelli hızlı bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritma kolon türetme algoritması ile elde edilen iyi olurlu çözümlerin özelliklerini öğrenmektedir. Öğrenme temelli algoritma uygulanmadan önce, dronun hangi şartlar altında şarj istasyonuna iniş yaptığını tahmin edebilmek için iki farklı makine öğrenmesi sınıflandırma algoritması olan k-en yakın komşu ve karar ağacı algoritmaları kullanılmaktadır. Öğrenme temelli algoritma bu iki faklı sınıflandırma algoritmalarının sonuçlarından yararlanmaktadır. Bu aşamada dronun gezgin postacı problemi çözüm yöntemleri ile elde edilen optimal tur içinde bir sonraki hedef noktaya mı, yoksa şarj istasyonuna mı gideceğine karar verilir. Literatürde bulunan bir gezgin postacı problemi karşılaştırma örneğinde elde edilen ve rastgele oluşturulan veri setleri üzerinde yapılan testlerde, öğrenme temelli algoritmanın çok kısa süre içerisinde optimal sonuçlara yakın uygulanabilir çözümler bulduğu gösterilmiştir.