Genetic Programming to Optimise 3D Trajectories

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kotze, André
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/150956
Resumo: Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies
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spelling Genetic Programming to Optimise 3D Trajectoriesgenetic programmingevolutionary algorithmstrajectory optimisationroute planningDomínio/Área Científica::Ciências Sociais::Geografia Económica e SocialDomínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da InformaçãoDissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial TechnologiesTrajectory optimisation is a method of finding the optimal route connecting a start and end point. The suitability of a trajectory depends on non-intersection with any obstacles as well as predefined performance metrics. In the context of UAVs, the goal is to minimise the cost of the route, in terms of energy or time, while avoiding restricted flight zones. Artificial intelligence techniques including evolutionary computation have been applied to trajectory optimisation with various degrees of success. This thesis explores the use of genetic programming (GP) to optimise trajectories in 3D space, by encoding 3D geographic trajectories as syntax trees representing a curve. A comprehensive review of the relevant literature is presented, covering the theory and techniques of GP, as well as the principles and challenges of 3D trajectory optimisation. The main contribution of this work is the development and implementation of a novel GP algorithm using function trees to encode 3D geographical trajectories. The trajectories are validated and evaluated using a realworld dataset and multiple objectives. The results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, which outperforms existing methods in terms of speed, automaticity, and robustness. Finally, insights and recommendations for future research in this area are provided, highlighting the potential for GP to be applied to other complex optimisation problems in engineering and science.Granell Canut, CarlosSantos, Vitor Manuel Pereira Duarte dosHildemann, MoritzRUNKotze, André2023-03-21T12:03:34Z2023-03-012023-03-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/150956TID:203253469enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T05:33:22Zoai:run.unl.pt:10362/150956Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:54:22.976148Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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