Robot yol planlaması için gri kurt optimizasyon algoritması

Yol planlama problemi, mobil robot çalışmalarında önemli bir rol oynamaktadır. Robot sistemlerinde, robotun yolunu bir noktadan diğerine planlamak için farklı teknikler kullanılmaktadır. Yol planlama probleminde ana amaç, bir robotun engeller bulunan bir ortamda, başlangıç konumundan hedef konumuna kadar engellere çarpmadan en kısa yolu bulmaktır. Bu çalışmada, Gri Kurt Optimizasyon algoritması robot yol planlama problemine uyarlanmıştır. Gri Kurt Optimizasyon algoritması (Gray Wolf Optimizer-GWO), doğadaki gri kurtların avlanma davranışını ve sosyal liderliğini taklit eder. Liderlik hiyerarşisi dört gruptan oluşur. Bunlar alfa, beta, delta ve omega gruplarıdır. Bu algoritmada avlanma mekanizması üç aşamadan meydana gelir. Bunlar avı aramak, avı kuşatmak ve ava saldırmak. Robot yol planlamasının test çalışmalarında, üç, dört ve beş dairesel engelli haritalar kullanılmıştır. Yol planlamasında aday çözümler bulunurken, başlangıç ve hedef noktalar arasında üç koordinat noktası kullanılmıştır. Her yinelemede, bu koordinat noktaları GWO algoritması tarafından çözüme daha yakın olacak şekilde güncellenir. Çözüm noktası engel bölgesinde ise, maliyet fonksiyonuna ihlal değeri eklenir. Bu tez çalışmasında, GWO algoritmasının performansı, robot yol planlama problemini çözmek için diğer meta-sezgisel algoritmalarla beraber değerlendirilmiştir. GWO algoritması ile elde edilen sonuçlar, kullanılan test haritası için en uygun yolun bulunduğunu göstermektedir.