Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 1
Tarımda Optimal Drone Uçuş Rotası Planlaması İçin Genetik ve Açgözlü Algoritmanın Karşılaştırmalı Analizi
2024
Dergi:  
Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu çalışmada Genetik Algoritmanın (GA) tarımsal dronların uçuş rotasını optimize etmedeki performansı Açgözlü Algoritma ile karşılaştırılmıştır. GA'nın ortalama %17,44 daha kısa rotalar ürettiği görülmüştür. Statik olarak simüle edilen bir saha modelinde, genetik algoritmada 500 nesil üzerinden ölçülen bu verimlilik, tarımsal faaliyetlerde kaynak ve zaman tasarrufu açısından önemli bir potansiyele işaret etmektedir. GA'nın etkinliğine rağmen hesaplama yoğunluğu, gerçek zamanlı saha uygulamalarını sınırlandırmaktadır, ancak önceden uygulama haritası hazırlanmış alanlar için çevrimdışı rota planlamada avantajlar sunmaktadır. Algoritmaların rastgele olarak üretilen uçuş simülasyonlarında üretmiş oldukları rota uzunlukları arasında t-testi kullanılarak yapılan karşılaştırmada GA tarafından üretilen rotaların istatistiksel olarak anlamlı seviyede kısa olduğu görülmüştür (p=7.18×10−9). Gelecekteki araştırmalarda, GA'ların dron rota optimizasyonunda pratik kullanımını geliştirmek için simülasyonda kullanılan basitleştirilmiş model ile gerçek dünya uygulamalarındaki karmaşıklık arasında bulunan farkları gidermek amaçlanacaktır.

Anahtar Kelimeler:

Comparative Analysis Of Genetic and Greedy Algorithm For Optimal Drone Flight Route Planning In Agriculture
2024
Yazar:  
Özet:

In this study, the performance of the Genetic Algorithm (GA) in optimizing the agricultural drone flight route was compared with the Greedy Algorithm, revealing that GA produce routes that are, on average, 17.44 % more efficient. This efficiency, measured over 500 generations in a static field model, suggests substantial potential for saving resources and time in agricultural operations. Despite the effectiveness of the GA, its computational intensity limits real-time field applications, but offers advantages in offline route planning for pre-mapped areas. A t-test between flight lengths created by the algorithms highlighted a significant difference, with a p-value of approximately 7.18×10−9, indicating the GA's superior performance. Future research should aim to bridge the gap between the simplified binary field model used in simulations and the complexities of real-world agricultural landscapes to improve the practical deployment of GAs in drone route optimization.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi

Alan :   Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 824
Atıf : 4.305
2023 Impact/Etki : 0.165
Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi