Bilgilendirme: Kurulum ve veri kapsamındaki çalışmalar devam etmektedir. Göstereceğiniz anlayış için teşekkür ederiz.
 

Solution of maze path finding problem using genetic algorithm

dc.contributor.author Türkarslan, Umut
dc.date.accessioned 2016-01-30T10:08:28Z
dc.date.available 2016-01-30T10:08:28Z
dc.date.issued 2005
dc.description.abstract The purpose of this study is to solve maze path finding problem by using genetic algorithm. An artificial agent supposed to be an autonomous mobile robot randomly tries to find a valid path between two specified locations by walking through a maze which is a two-dimensional static planar environment having barriers, free spaces and maze borders. Despite graphic simplicity of a maze, the underlying search problem is quite complex, since the robot lacks any remote sensing capabilities. Genetic Algorithms (GAs) are stochastic search algorithms based on the mechanics of Darwin's natural selection and genetics. In this study a genetic search method is developed to solve the robot navigation problem. The GA m continuously searches for valid and short paths between the specified locations in the maze by using string representations of paths as chromosomes. The main features of the implementation include a two-dimensional array as maze, robot class, robot objects, random walk exploration, and dedicated genetic operators. This study intends to be a contribution to nowadays' path finding systems en_US
dc.description.abstract Bu çalışmanın amacı, labirent yol bulma probleminin genetik algoritma kullanarak çözülmesidir. Bağımsız bir mobil robot olacağı varsayılan yapay bir ajan, bir labirent içerisinde belirlenmiş iki yer arasında geçerli bir yol bulmak için rastgele yürüyüşler yapmaktadır. Labirent; engelleri, serbest alanları ve labirent duvarları ile çevrili iki boyutlu durağan bir düzlemdir. Labirentin grafik olarak basitliğine rağmen, araştırmanın emelinde yatan arama problemi oldukça karmaşıktır. Çünkü robot herhangi bir uzaktan algılama yeteneğine sahip değildir. Genetik algoritmalar, Darwin' in doğal seçilim ve genetiğin mekaniklerine dayalı rastsal arama metodlarıdır. Bu çalışmada, robot yol bulma probleminin çözümü için bir genetik arama metodu geliştirilmiştir. Geliştirilen metod, labirent içerisinde belirlenmiş konumlar arasında sürekli olarak geçerli ve kısa patikalar arar. Uygulamanın ana özellikleri şunlardır: labirent olarak kullanılan iki boyutlu bir dizin, robot nesnesinin sınıfı, robot nesneler, rastsal yürüyüşlerle yapılan araştırmalar, ve araştırmaya uygun bir şekilde tasarlanmış genetik operatörler. Bu çalışma, günümüzün yol bulma sistemlerine bir katkıda bulunması niyetiyle gerçekleştirilmiştir en_US
dc.identifier.citation TÜRKARSLAN, U. (2005). Solution of maze path finding problem using genetic algorithm. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12416/577
dc.language.iso en en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/closedAccess en_US
dc.subject Genetic Algorithms en_US
dc.subject Autonomous Robots en_US
dc.subject Robot Navigation en_US
dc.subject Maze Path Finding en_US
dc.subject Path Planning en_US
dc.subject Genetik Algoritmalar en_US
dc.subject Özerk Robotlar en_US
dc.subject Robot Yol Bulma en_US
dc.subject Labirent Yol Bulma en_US
dc.subject Yol Planlama en_US
dc.title Solution of maze path finding problem using genetic algorithm tr_TR
dc.title Solution of Maze Path Finding Problem Using Genetic Algorithm en_US
dc.title.alternative Labirentte Yol Bulma Probleminin Genetik Algoritma Kullanılarak Çözülmesi en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.coar.access metadata only access
gdc.coar.type text::thesis::master thesis
gdc.description.department Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü en_US
gdc.publishedmonth 6
gdc.virtual.author Türkaslan, Umut
relation.isAuthorOfPublication 181d2a52-e9c8-477b-9c51-a2160533b724
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 181d2a52-e9c8-477b-9c51-a2160533b724
relation.isOrgUnitOfPublication 12489df3-847d-4936-8339-f3d38607992f
relation.isOrgUnitOfPublication 43797d4e-4177-4b74-bd9b-38623b8aeefa
relation.isOrgUnitOfPublication 0b9123e4-4136-493b-9ffd-be856af2cdb1
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 12489df3-847d-4936-8339-f3d38607992f

Files

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: