Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
285058		Yapay zeka yöntemleri ile kablosuz sensör ağlarındaki eniyileme problemlerinin çözümü / Solving wireless sensor networks optimization problems using artificial intelligence techniques Yazar:TAHİR EMRE KALAYCI Danışman: DOÇ. DR. AYBARS UĞUR Yer Bilgisi: Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2011 144 s.
Bu çalışmada son yılların önemli teknolojilerinden biri olan kablosuz algılayıcı (sensör) ağların (KAA) doğasında veya uygulamasında yer alan bir çok eniyileme problemi tanıtılmış ve bu problemlerden algılayıcı yerleştirme probleminin farklı amaçlara sahip iki türü için çözüm yöntemi geliştirilmiştir.İlk problem eldeki sınırlı sayıda algılayıcı düğümle en iyi yayılımı sağlayarak algılayıcı ağının kapsama alanını arttırmaya yönelik algılayıcı yerleştirme problemidir. Çözümünde çok sayıda uygulama alanında kullanılan ve uygun ayarlamalarla da başarılı sonuçları kısa sürede üretebilen sezgisel yöntemlerden biri olan genetik algoritmalar kullanılmıştır.İkinci problem, alan öncelikli ortamlarda algılayıcı yerleştirmedir. KAA'nda algılayıcı yerleşimi için alan önceliği kavramı literatürde ilk olarak bu tez çalışması ile ortaya atılmıştır ve problemin farklı özelliklere sahip homojen olmayan zeminlere de uyarlanabilmesini sağlayacaktır. Genetik Algoritma tabanlı çözüm yöntemleri önerilmiştir ve probleme özgü geliştirilen arama yöntemleri ile bütünleştirilerek yöntemin başarısı artırılmıştır. Bu kapsamda geliştirilen grafik tabanlı araç, deneysel çalışmanın yapılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırmıştır. Gerçek dünya problemlerinin genellikle tek amaçlı olmamasından yola çıkılarak, problemin alan öncelikli ortamlarda yerleştirme maliyetini de dikkate alan sürümü, çok amaçlı eniyileme yöntemlerinden seçkinci baskın olmayan sıralama genetik algoritma (NSGA-II) yöntemiyle çözülmüştür.Son olarak KAA'nda alan önceliği kavramının diğer olası kullanım örneklerinden sözedilmiş ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.
In this thesis, many of the optimization problems of wireless sensor networks (WSN), which is one of the important technologies of the last decade has been introduced and solving methods have been developed for two types of sensor placement problems.The first problem is the sensor placement problem for maximizing the coverage area of wireless sensor network with limited number of sensors. One of the heuristics techniques named genetic algorithms (GA), which has many application areas and will find successful results in a short time with correct parameters is used to solve.Second problem is the sensor placement in environments with area priority. Area priority for the sensor placement, which does not exist in the technical literature, has been introduced for the first time in this thesis. This notion will allow problem adaptation to non-homogeneous terrains. Genetic Algorithm based solution techniques has been offered and performance of these techniques has been improved by integrating with problem specific search methods. In this respect, graphical tool has simplified doing and interpreting experimental work. Based on the assumption that real world problems are not always single objective problems, a multi objective problem which considers placement cost in environment has been solved using a multi-objective optimization technique named Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II).Finally, it is mentioned about the potential application areas of WSN with area priority and obtained results have been discussed.