Gri Kurt ve Öğretme-Öğrenme Tabanlı Optimizasyona Dayalı Gelişmiş Çoklu-Robot Yol Planlaması

Abstract

Çoklu robotlar, işbirliği yaparak karmaşık görevlerde esneklik, ölçeklenebilirlik ve gürbüzlük özellikleriyle ön plana çıkmaktadır. Tek bir robotun bir görevi üstlenmesinden ziyade birçok robot bir veya birden fazla görevi üstlenebilir ve bu durum görev verimliliğini artırmaktadır. Mobil robotların servis, lojistik, tarım, üretim gibi alanlarda görev alırken hedeflenen konumlara gidebilmeleri için bir yol planlamasına ihtiyaç duyarlar. Bu durum çoklu robotlar içinde geçerlidir. Bu çalışmada Çoklu robotların yol planlaması için Gri Kurt Optimizasyonu algoritması ile Öğretme ve Öğrenme Tabanlı optimizasyon algoritmasının avantajlı yönleri birleştirilerek çoklu robotların yol planlamasına uyarlanan gelişmiş çoklu robot yol planlaması yöntemi önerilmektedir. Önerilen gri kurt optimizasyon tabanlı diğer algoritmalar ile karşılaştırılmaktadır. Popülasyon sayısı, robot sayısı ve farklı ortamlar kombinasyonlarını içeren simülasyonlar uygulanmıştır. Önerilen yöntem, çoklu robot yol planlaması probleminde uygulanan simülasyonlarda diğer yöntemlere kıyasla yüksek performans göstermektedir. Karşılaştırma sonuçlarına göre önerilen yöntem, daha hızlı çözüme ulaşma, hedefe yakınsama ve robot takımının değerlendirilmesinde kullanılan toplam uygunluk değerleri gibi parametre sonuçlarında yüksek performans göstermiştir.