3D placement of unmanned aerial vehicle base stations using metaheuristic algorithms

İnsansız hava araçları (İHA'lar), son on yılda çeşitli sektörlerde ve alanlarda önemli gelişmelerle birlikte uygulama ve kullanım açısından dikkate değer bir büyüme gözlemlemiştir. İHA'ların artan kullanımında, geliştirilmiş pil ömrü, yük kapasitesi ve uçuş kontrol sistemleri gibi temel faktörler etkili olmuştur. İHA'ların önemli bir uygulama alanı, özellikle felaket bölgelerinde kablosuz baz istasyonu olarak görev almalarıdır. Ancak, enerji tüketimi sorunu, İHA baz istasyonları için yaygın bir zorluk oluşturmaktadır. Bu çalışmada, Animal Migration Optimization (AMO), Immune Plasma Algorithm (IPA) ve Firefly Algorithm (FA) olmak üzere üç meta-sezgisel algoritma kullanarak bu sorunu ele almaktayız. Bu algoritmalar, tek İHA yerleştirme, çoklu İHA yerleştirme ve geri besleme bilinci olan yerleştirme olmak üzere üç ayrı 3D İHA yerleştirme sorununu çözmek için kullanılmaktadır. Bu araştırmada gerçekleştirilen deneysel çalışmalar, meta-sezgisel algoritmaların İHA 3D yerleştirmesini optimize etme ve enerji tüketimini azaltma konusunda umut verici bir yaklaşım olduğunu göstermektedir. Deneysel sonuçlar, tek İHA yerleştirmede, her üç algoritmanın makul bir performans sergilediğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, çoklu İHA yerleştirme ve geri besleme bilinci olan yerleştirme durumlarında, Firefly Algorithm (FA), Immune Plasma Algorithm (IPA) ve Animal Migration Optimization (AMO) yöntemlerine kıyasla daha düşük bir performans sergilemektedir. Bu bulgular, meta-sezgisel algoritmaların İHA enerji tüketimi sorunlarına ve 3D yerleştirmenin optimize edilmesine yönelik önemini vurgulamaktadır. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, meta-sezgisel yaklaşımların kablosuz baz istasyonu senaryolarında İHA performansını artırmak için pratik uygulamasına değerli bir perspektif katmaktadır. Ayrıca, İHA teknolojisi bağlamında meta-sezgisel algoritmaların daha fazla keşfedilmesi ve geliştirilmesi potansiyelini ortaya koymaktadır.