Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EREN AKÇA
Danışman: ASIM EGEMEN YILMAZ
Özet:Gelişen savunma teknolojilerine karşın kaynakların giderek tükendiği günümüzde, hava araçları görevlerini icra ederken minimum yakıt tüketimi, süre ve görev riski ile maksimum başarı elde etmek zorundadır. Kısıtlı sürede, her bir hava aracı için birden fazla amaç gözetilerek görevlerin planlanması zorunluluğu ortaya Çok Amaçlı Optimizasyon Problemini çıkarmaktadır. Tez kapsamında yapılan çalışmada hava araçlarının; istenilen görevleri en verimli şekilde yerine getirebilmeleri için, görev planlamalarında kullanılacak olan çok-amaçlı (multi-objective) optimizasyon algoritmaları geliştirilmiştir. Daha sonra bu algoritmalar, etkin bir şekilde Genel Amaçlı Grafik İşlemci Birimleri (General Purpose Graphics Processing Units - GPGPUs) üzerinde CUDA programlama dili ile paralelleştirilerek bir yazılım arayüzü oluşturulmuştur. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, çok amaçlı optimizasyon problemlerinin oluşturulan yazılım arayüzü ile çözülmesinin, merkezi işlemci birimi üzerinde seri olarak çözülmesine oranla 16 kata kadar daha hızlı olduğu göstermiştir.AbstractNowadays increasingly depleted of resources despite the developing defense technologies, air vehicles must achieve success while conducting their mission with minimum fuel consumption, time and mission risk. In limited time, the obligation of planning mission for each air vehicle by taking into account more than one objective reveals a multi-objective optimization problem. In the thesis work, multi-objective optimization algorithms used in mission planning of the air vehicles is developed in order to fulfill the desired mission. After that, a software interface is created by these algorithms parallelized on General Purpose Graphics Processing Units (GPGPUs) via CUDA programming language in an efficient manner. The results obtained from the study show that solving the multi-objective optimization problems via the created software interface is up to 16 times faster than solving them in a serial manner on the central processing unit.