Yapay Arı Koloni Algoritması ile Eğitilmiş Tekrarlayıcı Sinir Ağlarının Robot Navigasyonu İçin Kullanılması

Authors : Ebru YÖNEM, Rüştü AKAY

Pages : 318-324

Doi:10.31590/ejosat.araconf41

View : 16 | Download : 16

Publication Date : 2020-04-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Örneklere bağlı olarak dinamik öğrenme yetenekleri sayesinde, doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkileri çözümleyerek başarılı sonuçlar üreten yapay sinir ağları birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Yapay sinir ağlarında istenen düzeyde performansın sağlanması birçok parametreye bağlı olmakla birlikte, kullanılan ağ modeli ve bu ağın eğitiminde kullanılan algoritmalar üzerinde yapılan çalışmalar giderek artmaktadır. Bu çalışmada, arıların doğada yiyecek arama davranışlarından esinlenilerek geliştirilen yapay arı koloni (Artificial Bee Colony, ABC) algoritması ile eğitilmiş tekrarlayıcı sinir ağlarının (Recurrent Neural Network, RNN) robot navigasyonunda kullanımına yönelik yeni bir tasarım önerilmiştir. Robotun kontrol stratejisi için üzerine yerleştirilen 24 adet ultrasonik sensörden elde edilen veriler kullanılmıştır. Literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırmak için ortalama karesel hatanın karekökü ve simetrik oransal ortalama mutlak hata ölçüm metrikleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen tasarım modelinin robotun hareket yönünün tayininde etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir. Özellikle çok sayıda sensör kullanıldığında önerilen modelin performansı diğer modellere nazaran çok daha iyi olmuştur.
Keywords : robot navigasyonu, tekrarlayıcı sinir ağları, yapay arı koloni, akıllı kontrol