GENCER-AYDOĞAN-KOCABAŞ İNSANSIZ HAVA ARAÇLARININ ROTA PLANLAMASI İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ

Transkript

1 İNSANSIZ HAVA ARAÇLARININ ROTA PLANLAMASI İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ Ceriye GENCER 1 Emel Kızılkaya AYDOĞAN 2 Serca KOCABAŞ 3 ÖZET Bu çalışmada isasız haa araçlarıı rota plalaması içi bir karar destek sistemi (KDS) geliştirilmiştir. Rotalama problemide, zama peceresi, rüzgâr etkisi e araç sayısı kısıtları altıda 25 hedef oktaya kadar optimal çözüm elde edilmiştir. KDS de optimal rotayı hesaplamak içi tam sayılı programlama modeli kurulmuş; modeli çözmek içi de GAMS matematiksel programlama yazılımı kullaılmıştır. Kullaıcı ile etkileşim, Delphi 4.0 programı ile hazırlaa bir yazılım ile gerçekleştirilmiştir. Geliştirile KDS modelii iteraktif çalışması örek bir searyoda gösterilmiştir. Aahtar Kelimeler: Araç Rota Problemi, İsasız Haa Aracı, Karar Destek Sistemi. A DECISION SUPPORT SYSTEM FOR ROUTING OF UNMANNED AERIAL VEHICLES ABSTRACT I this paper, a decisio support system (DSS) for routig of umaed aerial ehichles (UAV) is deeloped. The routig problem ca be soled optimally for up to 25 sureillace (target) poits, uder costraits of the time widow, wid effect ad umber of ehicles. To determie the optimal route i DSS, Iteger programmig model is used. GAMS (Geeral Algebraic Modelig System) mathematical programmig software is used to sole the model. The user iterfaces are prepared by usig the Delphi.4.0 isual programmig laguage. The iteractie workig of the deeloped DSS model is demostrated o a case study. Keywords: Vehicle Routig Problem, Umaed Aerial Vehicles, Decisio Support System. 1. GİRİŞ Yei bi yıla girdiğimiz bu gülerde tekoloji tüm hızıyla hayatımıza girmeye deam etmektedir. Her alada olduğu gibi silahlı kuetlerde de tekolojide fazlaca faydalaılmaktadır. Pek çok askeri silah, araç e gereç 1 Prof. Dr., Edüstri Mühedisliği Bölümü, Gazi Üi., Akara, ctemel@gazi.edu.tr 2 Yrd.Doç.Dr., Edüstri Mühedisliği Böl., Erciyes Üi., Kayseri, ekaydoga@erciyes.edu.tr 3 Kara Harp Okulu, Sauma Bilimleri Estitüsü, skocabas@yahoo.com Makalei geliş tarihi: Kabul tarihi:

2 gü geçtikçe gelişmekte e ayı zamada karmaşıklaşmaktadır. Bu edele güümüz e geleceği muharebe sahası, geçmiş ile kıyasladığıda hayli karmaşık e farklı olacaktır. Geleceği muharebeleride çok boyutlu harekât alaıda başarı sağlaabilmesi içi komutalar kedi etki e ilgi alaıdaki her türlü faaliyeti öcede görebilme e taktik resmi isteile ada e doğrulukta elde etme imkâıa sahip olmalıdır. Muharebe alaıdaki hareketlilik, etki e ilgi alalarıı uzaması e ateş destek asıtalarıdaki gelişmeler moder İsasız Haa Aracı (İHA) sistemlerie ola ihtiyacı ortaya çıkarmıştır. 21 ici yüzyıldaki muharebe alaıda düşmaı bulmak, izlemek e düşma hareketleri hakkıda erke karar ermek zorulu hâle gelmiştir. Tekolojii çok hızlı olarak geliştiği İHA sistemleri; isalı uçaklara göre sağlamış oldukları araştırma-geliştirme e işletme gideri maliyeti; tehlikeli bölgelerde kullaıcı persoel riskii bulumaması; görüür, ses, kızıl ötesi (Ifrared, IR) e radar izlerii düşük olması gibi aatajları ile çok farklı göre e kofigürasyo yelpazesi içide üretilmekte e kullaılmaktadır. Düyada İHA ları çok değişik kullaım alaları mecuttur. Bular geel olarak keşif, gözetleme e istihbarat toplamak, hedef tespiti e teşhisi, topçu atışlarıı tazimi, hasar tespiti, hudut güeliği, mayı tarlası tespiti, elektroik harp platformu, taarruzi amaçlı silah platformu, muhabere amaçlı röle görei, gerçek zamalı bilgi aktarımı, bölgesel deetim, uyuşturucuyla mücadele, siil amaçlı b. diğer kullaımlardır (Joes, 1997: 1-76; Dixo, 2003: 1-80; Howitt e Richards, 2003: 1; Kumar, 1997: 1-34, Vijay, Shetty, Moises e Rakesh, 2008). Güümüzde pek çok ülke tarafıda İHA kullaılmakta e geliştirilmektedir. Kullaım amacıa uygu olarak çok değişik tipte İHA üretilmiştir. Elle fırlatılabile, uçak gibi bir pistte kalkıp iebile, helikopter görüümüde e kabiliyetide ola, bir roket gibi rampada fırlatıla e paraşütle haa yastığı üzerie iebile İHA lar mecuttur. İHA ları e öemli aatajları: a. Gerçek zamalı eri aktarımı imkâı sağlaması, b. Uçuş e işletme masraflarıı düşük olması, c. Pilotu düşme riskii olmaması, ç. Pilot e uçakta kayaklaa uçuş kısıtlamalarıı olmaması, 60

3 d. Düşük radar izie sahip olması edeiyle tahrip edilme olasılığıı düşük olması, e. Sistemi geelde mobil olması edeiyle hareket kabiliyetii yüksek olmasıdır. İHA, görelerie, haada kalma sürelerie, uçuş irtifalarıa e yük kapasitelerie göre çeşitli sııflara ayrılırlar. Acak geel olarak taktik e stratejik olarak sııfladırılabilirler. Taktik olalar yerel komutalar tarafıda belirli görelerde kullaılırlar; uçuş süreleri e uçuş irtifaları düşüktür. Stratejik araçlar ise geel bir harekat bölgeside göre yaparlar; uçuş süreleri e irtifaları fazladır. Bu araçları fiziksel yapıları oldukça fazla farklılık gösterebilir. 2. PROBLEMİN TANIMI Geleceği muharebe sahasıda tartışmasız yer alacak İHA sistemlerii etki kullaımı öem kazaacaktır. İstihbarat içi azgeçilmez bir öeme sahip ola İHA sistemlerii muharebe esasıda ortaya çıkacak ola hedeflere zamaıda seki e gerekli bilgii toplaması içi uçuş plaları çok dikkatli hazırlamalıdır. Plalama esasıda aracı mezili, irtifası, hedefleri yerleri, hedefleri izleeceği zama aralığı, uçak sayısı gibi kriterlere göre rotalar belirlemelidir. Tüm bu hususları özellikle çok hedef olduğuda el ile plalaması imkâsız olacaktır. Çalışmadaki problem, İHA uçuş rotasıı oluşturma problemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Muharebe esasıda keşif e gözetlemesi yapılması istee okta e bölgeleri, belirli bir zama kısıtı içeriside plaa dâhil edilmesi gerekmektedir. Literatürde geiş olarak icelee bu problem zama pecereli araç rota problemi (ARP-ZP [VRPTW]) olarak taımlaır (Bodi, Golde, Assad e Ball, 1983: ). Probleme ait bilgiler e arsayımlar aşağıda özetlemiştir: Her oktaya ait zama peceresi (e erke e e geç gözetleme zamaı) olacaktır. Yai bir okta belirli bir saatte öce eya sora gözetleemeyecektir. Bu özellik o oktaı zama peceresidir. Araç sayısı belirli olacaktır. Her aracı hızı belirli e sabittir. Araçları tümü ayı türdedir. 61

4 Araçları irtifaları sabittir. GENCER-AYDOĞAN-KOCABAŞ Araçlar içi herhagi bir düşma tehdidi olmayacaktır. Araçlar tek bir üste kalkıp ayı üsse geri döeceklerdir. Kapasite sıırlaması yoktur. Görüş her zama sağlamaktadır. Operatör uçuş saati sıırlaması yoktur. Rüzgâr hariç haa durumu modele dâhil edilmemiştir. Gece uçuşları modele dâhil edilmemiştir. Yakıt kısıtı modele dâhil edilmemiştir. Arazii İHA ile yer istasyou arasıdaki eri iletişimii egellemediği arsayılmıştır. Problemi otasyoları e matematiksel modeli aşağıdaki gibidir: Notasyolar i, j : Tüm oktaları kümesi ( (i,j) A ), : Araçları kümesi ( V), ti : Zama peceresideki ilk değer, aracı ti zamaıda sora hedefte göre yapması isteir, ts : Zama peceresideki so değer, aracı ts zamaıda öce hedefte göre yapması isteir, d ij : i oktasıda j oktasıa ola uzaklıkları matrisi, y : Yol zamaı (uzaklığı araç hızıa bölümesiyle hesaplaır), M : Çok büyük bir sayı, T i : i oktasıa arış zamaı, x 0,1 tüm i, j, içi. ij Matematiksel Model MiZ i0 j0 V 1 d ij x ij (1) 62

5 V 1 j0 x ij 1 for i (i0, +1) (2) V 1 i0 x ij 1 for j (j0, +1) (3) i0 i0 j0 x ik xkj 0 for k, (4) j0 x i0 1 for (5) x 0 j 1 for (6) T i (ti) i for i (7) T i (ts) i for i (8) T i yij T j M 1 xij ) ij V ( for i, j (9) x 0 1 T i 0 for i (10) (1) umaralı deklem toplam yolu miimize etmeye çalışa amaç foksiyoudur. (2) umaralı kısıt her oktaya yalız bir rotaı eya aracı giriş yapabileceğii; (3) ise o oktada yalız bir aracı çıkış yapabileceğii belirtmektedir. Bu iki kısıt i=j=0 e i=j=+1 umaralı hedef yai üs içi geçerli değildir. (4) umaralı kısıt ise rota deamlılığıı sağlaya bir kısıttır. Eğer bir oktaya araç ulaşmışsa yie o oktada ayrılmalıdır. (5) umaralı kısıt tüm araçları merkezdeki tek üste haalamalarıı; (6) da tekrar ayı üsse geri dömelerii sağlamaktadır. Modelde tüm araçlar 0 umaralı oktada çıkar e hayali bir okta ola (+1) (dummy) umaralı oktaya 63

6 geri döerler. (7) e (8) umaralı kısıtlar zama peceresi kısıtlarıdır. Araçları zama peceresi içeriside hedefleri ziyaret etmelerii sağlarlar. 9 umaralı so kısıt ise araçları uçuş zamaıı T değişkeie atar. Deklemi sağ tarafıdaki ifade ise bu zamaı aracı uçmadığı oktalar arasıda hesaplamasıı egellemesii sağlar. Kurula model GAMS paket programı kullaılarak çözülmüştür. 3. KARAR DESTEK SİSTEMİ VE ÖRNEK ÇALIŞMA Karar destek sistemleri, yöeticiye karar ermede yardımcı ola, karmaşık aalitik modellerde e araçlarda oluşmuş, kullaıcı dostu tek bir güçlü yazılım altıda birleştirilmiş sistemlerdir. Karar destek sistemleride esas ola kararı alıması değil, kararı alımasıa destek olmaktır. Karar destek sistemleri eldeki bilgilerle problemleri aaliz edip çözmeye çalışır e karar erme süresi boyuca karar ericii erileri bulup çeşitli çözümleri deemesie imka sağlarlar. Tipik bir karar destek sistemi üç bileşede oluşur. Bular; eri yöetimi, model yöetimi e diyalog yöetimidir (Laudo e Laudo, 2002; Dhar e Stei, 1997; Marakas, 1999; Baset, Foulds e Igbaria, 1996; Desrochers, Lestra, Saelsbergh, Stougie, 1999; Nussbaum, Seulpeda, Cobia, Gaete, Parra e Cruz: 1997; Ruız, Maroto e Alcaraz: 2004). Yapıla çalışmada geliştirile KDS modeli Şekil 1 de gösterilmiştir. Kullaıcı arayüzü Delphi 4.0 (Borlad) görsel programlama dili ile yazılmış olup Widows platformuda çalışmaktadır. İsasız Haa Aracı Rota Optimizasyo Programı (İHARP) adı erile bu program kullaıcıya rahat bir eri girişi e souç işleme ortamı sağlamaktadır. Kullaıcı programa girdiğide karşısıa bir harita çıkmaktadır. Bu harita üzeride hedef oktalar e üs işaretlemekte, zama kısıtları belirtilmektedir. Daha sora sırası ile rüzgâr durumu (isteiyorsa) e araç durumu (tipi, sayısı e hızı) bilgileri girilmektedir. Tüm bu işlemler bittikte sora İHARP elideki erilerle GAMS içi model girdi dosyasıı oluşturur. Daha sora İHARP görei GAMS programıa deretmektedir. GAMS programı model dosyasıı okuyarak erile problemi optimum soucuu e karar değişkelerii değerlerii rapor dosyasıa yazarak göreii tamamlar. Daha sora bu rapor dosyası İHARP tarafıda okuur e oluşa rotalar harita üzerie işaretleerek kullaıcıya suulur. Uygulamalarda problemlere çeşitli kısıtlar ilae edilerek çözüme ulaşılmıştır. Bu kısıtlar zama peceresi, rüzgâr etkisi e araç sayısı 64

7 kısıtlarıdır. Kısıtları artması ile problemler karmaşıklaşmış e çözümü zorlaşmıştır. Bu zorluk ise özellikle işlemci zamaıı artması e optimal çözümü buluamaması şeklide ortaya çıkmaktadır. Bu kısıtları olmadığı durumlarda sezgisel yötemler ile, diğer durumlarda ise optimal yötem ile çözüme gidilmiştir. Diyalog Yöetimi GAMS çıktı raporu (rota souçları) Model Yöetimi -Rotalama içi tamsayılı programlama modeli -GAMS Girdi Ekraı -bölgesel harita -eri girdi arayüzleri Çıktı Ekraı -işaretlemiş rotalı harita Uzaklık matrisi e diğer eri Girdi e çıktı ekraları Veri Yöetimi GAMS çıktı raporu(rota souçları) Girdi Veri Bölgesel Harita Girdi eri : -Hedef Koordiatları -Zama pecereli eri -İHA erisi -Rüzgar erisi Kullaıcı -Bölgesel harita -Rotaları işaretlemiş bölgesel harita Şekil 1. Öerile KDS Modeli Çalışmada, optimal çözüm ere doğrusal programlama modeli e üç sezgisel yötem kullaılmıştır. Kullaıla sezgiseller, e yakı komşuluk sezgiseli (Rosekrats, D., Stears, R., Lewis, P.,1977), Clarke e Wright 65

8 kazaç sezgiseli (Clarke, G. e Wright, J.,1964) e tarama sezgiseli (Gillet, B.,Miller, L.,1974) dir. Sezgiseller öerile problem içi karşılaştırıldığıda, üç sezgiselde e yakı komşuluk sezgiselii, Clarke e Wright kazaç sezgiseli e tarama sezgiselie göre daha başarılı olduğu gözlemiştir. Optimal yötem ile 25 hedefe kadar ola problemler çözülmüş olup bu sayı sezgisel yötemler kullaıldığıda 100 e üstüe çıkabilmektedir. Çalışmada özellikle kullaıcıları tekik detaylarla uğraşmasıı ölemesie çalışılmış, özellikle eri girişi e souçları icelemesi basitleştirilmiştir. Kullaıcı harita üzeride hedefleri işaretlemekte, gerekli bilgileri girmekte e soucu yie ayı harita üzeride görebilmektedir. Diğer tüm hesaplamalar program tarafıda yapılmaktadır. Geliştirile İHARP programıı çalışma presibi örek bir searyoda gösterilebilir. Searyoda Ege deizideki bazı Yua adaları e Türkiye i kuzey sahilleride bilgi toplamıştır. Şekil 2 de de görüldüğü gibi harita üzeride 20 hedef okta işaretlemiştir Rüzgar Yöü Şekil 2. Hedef Noktalar 66

9 Problem gereği tüm hedeflerde geçe rota eya rotaları oluşturulması gerekmektedir. Eldeki araç sayısı kadar rota oluşturulmalıdır. Problemi çözümü soucuda elde edilmesi beklee çıktıda da hagi aracı hagi rotayı izleyerek hagi hedefleri dolaşacağı belirtilmelidir. Veri girişide sora problem tamsayılı programlama modeli GAMS ile çözülmüştür e optimal rota belirlemiştir. Belirlee optimal rota şu şekildedir: İHA #1 içi : ( ), İHA #2 içi : ( ). Şekil 3 te ise problem soucuda oluşa rota yai göre plalamasıı asıl olması gerektiği gösterilmiştir Rüzgar Yöü Şekil 3. Rota Plalaması 67

10 Çalışmada literatürde icelee pek çok çalışmada farklı olarak rüzgârı etkisi de modele dâhil edilmiştir. Haa araçları içi öemli bir faktör ola rüzgâr etkisi programa girilerek plalamaya dâhil edilebilmektedir. 4. MODELİN ETKİNLİK ANALİZİ Optimal çözümler içi büyük problemler oldukça fazla işlemci gücü gerektirmektedir. Kurula model değişik araç e hedef sayıları ile 300 Mhz Celero işlemcili bir bilgisayarda çalıştırılmış e çözüm süreleri ölçülmüştür. Bu ölçümler iki tip problem içi ayrı tablolar hâlide listelemiştir. Tablo 1 de zama peceresiz problemleri çözüm süreleri, Tablo 2 de ise zama pecereli problemleri çözüm süreleri gösterilmiş olup her tabloda 1,2,3,4 araç e 5, 10, 15, 20 e 25 hedef içi süreler ölçülmüştür. Süreler saiye cisidedir. Hedef sayısı 25 e çıktığıda çözüm süresi 5 saati geçmektedir. Bu edele 25 hedefte fazla sayıda hedef içi çözüm süresi ölçülmemiştir. Tablo 1. Zama Peceresiz Problemleri Çözüm Süreleri Hedef Sayısı Araç Sayısı ,05 0,05 0,05 0, ,15 3,19 1,32 2, ,23 146,81 2,91 16, , ,2 151, Tablo 2. Zama Pecereli Problemleri Çözüm Süreleri Hedef Sayısı Araç Sayısı ,05 0,05 0,05 0, ,15 5,71 3,35 5, , , Sezgisel yötem olarak kullaıla Clarke e Wright kazaç sezgiseli, tarama sezgiseli e e yakı komşuluk sezgiseli ile optimal soucu arasıdaki fark Tablo 3 te gösterilmiştir. Optimal yötem ile e 68

11 fazla 25 hedefli problemleri çözülebilmesi edeiyle grafikte daha fazla okta içere problemler içi optimal çözüm soucu belirtilmemiştir. Tablo 3. Optimal e Sezgisel Çözümleri Karşılaştırılması Hedef Sayısı Toplam Mesafe (Z) Optimal CW TS EYK CW:Clarke e Wright, SW: Tarama Sezgiseli, EYK: E Yakı Komşuluk Sezgiseli Tablo 3 te de alaşılacağı üzere 25 e üzeri hedefe sahip ola problemlerde sezgisel bir metot uygulaması gerekmektedir. Çalışmada icelee sezgisellerde e yakı komşuluk sezgiselii daha iyi souçlar erdiği görülmektedir. Şekil 4 te çözüm yötemlerii karşılaştırmalı grafiği görülmektedir. Çözüm Souçlarıı Karşılaştırması Toplam mesafe (Z) Nokta Sayısı Optimal Clark e Wright Tarama Sezgiseli E Yakı Komşuluk Şekil 4. Çözüm Yötemlerii Karşılaştırmalı Grafiği 69

12 Modeli değerledirilmeside göz öüe alıması gereke bir diğer husus ise hâlihazırda kullaıla yötem ile karşılaştırılması olacaktır. İsasız haa araçlarıı rota plalamasıda kullaılmakta ola herhagi bir optimizasyo programı bulumamaktadır. Gerekli plalama göreli kişi tarafıda tecrübeye dayalı olarak mauel yapılmakta e uçuş bilgisayarıa yüklemektedir. Çalışmada hazırlamış ola rota plalama yazılımıı (İHARP) etkiliğii belirlemesi maksadıyla çeşitli test problemleri hazırlamış, bu problemler ilk olarak el ile daha sora ise yazılım ile çözülmüştür. Müteakibe souçlar karşılaştırılmıştır. Hazırlaa test problemlerii bazılarıı özellikleri Tablo 4 de erilmiştir. Tablo 4. Test Problemleri Problem No Hedef Araç Rüzgar Zama Sayısı Sayısı Etkisi Kısıtları Yok Yok Var Yok Yok Var Var Var Yok Yok Tablo 5. Test Problemlerii Çözüm Souçları Çözüm Metodu Problem No Mauel Optimal CW TS EYK Km 717 Km 717 Km 724 Km 720 Km 90 S 1,24 S 0,1 S 0,1 S 0,1 S Km 734 Km 120 S 2,72 S Km 941 Km 300 S 266,71 S Km 923 Km 328 S 1352** Km 2400 Km 2331 Km 1496 Km S 0,1 S 0,1 S 0,1 S * Her kutuda üstteki bilgi toplam mesafeyi, alttaki bilgi ise çözüm süresii göstermektedir. ** Petium4 1.4Ghz işlemci ile hesaplamıştır. Test problemlerii çözümü ilk olarak mauel olarak yapılmıştır. Çözüm süresi e bulua souç ölçülmüştür. Daha sora ayı problem bilgisayarda çözülmüş e souçlar değerledirilmiştir. Bilgisayar ortamıda 70

13 sezgisel yötem ile çözülebilecek türde ola problemler uygu sezgisel metot (eya metotlar) kullaılarak da çözülmüştür. Ayrıtılı karşılaştırma Tablo 5 te erilmiştir. 5. SONUÇ VE ÖNERİLER Düyada e Türk Silahlı Kuetleride İsasız Haa Araçları (İHA) gü geçtikçe daha fazla öeme sahip olmaktadır. Gerek maliyet - etki olmaları gerekse tehlikeli bölgelerde pilot riskii bulumaması bu araçları kullaımıı artırmaktadır. Bir keşif e gözetleme asıtası olarak isasız haa araçları uzu süre haada kalma yeteeğie sahiptir. Çalışmada homoje bir filoya sahip araç rota problemi modeli kullaılmıştır. Yai farklı araçlara sahip bir filou plalaması yapılmamıştır. Farklı araçlara sahip filolar olabilmektedir. Gelecek çalışmalarda bu tip durumlar modele dâhil edilebilir. Kullaıla modelde araçlar sabit tek bir üste kalkıp tekrar ayı üsse geri dömektedirler. Gelecekte çok depolu araç rota problemi modeli kullaılarak bu durum çalışmalara dâhil edilebilir. Çalışmada, mecut durumda raster harita kullaıldığıda ayı tip harita kullaılmıştır. Gelecek çalışmalarda sayısal haritalar kullaılarak gerçek koordiatlar üzeride hesaplamalar yapılabilir. Çalışmada İHA ı uçuş irtifaları plalamaya dahil edilmemiştir. Uydu haberleşmesi kullaılmaya İHA sistemleride uçak ile yer kotrol istasyouu birbirii görmesi e arada herhagi bir egeli (dağ gibi) bulumaması gerekmektedir. Gelecek çalışmalarda görüş sahalarıı hesaplaarak irtifa plalamasıı yapılması faydalı olacaktır. Modelde tehlikeli bölgeler hesaba katılmamaktadır. Gelecek çalışmalarda harita üzerie işaretleecek ola tehlikeli bölgeler uçuşa kapatılabilir e plalamaya dâhil edilebilir. Çalışmada plalamalar diamik değildir. Yai yapıla bir pla uygulamakta ike ortaya çıka yei hedefler plalamaya dahil edilememektedir. Gelecek çalışmalarda diamik plalamalar modele dâhil edilebilir. Çalışmada optimal çözüm bir matematik model ile GAMS programıda hesaplamaktadır. Fakat çözüm süresi optimal soucu elde 71

14 edilmesi edeiyle uzamaktadır. Modelde kullaıla sezgisel yötemler haricide yei sezgiseller eya meta-sezgisel yötemler modele dahil edilebilir. Lojistik e bua bağlı olarak rotalama problemleri uygulama açısıda çok fazla gelişmekte ola bir aladır. Özellikle Silahlı Kuetlerde araçlar içi yapılacak plalamalarda sağlaa tasarruf millî geliri etki olarak kullaılması açısıda çok öemlidir. Rota plalaması e optimizasyou gelecekte yapılacak çalışmalar içi gerekli e öemli bir ala olacaktır. KAYNAKÇA Baset, C., Foulds, L. e Igbaria M., A Microcomputer-Based Decisio Support System For Vehicle Routig. Decisio Support Systems,16: Bodi, L., Golde, B., Assad, A. e Ball, M Routig ad Schedulig of Vehicles ad Crews - The State of the Art, Computers ad Opertios Research, Special Issue, 10(2): Clarke, G. e Wright, J.,1964. Schedulig of Vehicles from a Cetral Depot to a Number of Deliery Poits. Operatios Research 12(4), Desrochers, M., Lestra, J., Saelsbergh, M. e Stougie, L., Towards a Model ad Algorithm Maagemet System for Vehicle Routig ad Schedulig Problems, Decisio Support Systems, 25: Dhar, V. e Stei, R., Itelliget Decisio Support Methods: The Sciece of Kowledge Work, New Jersey :Pretice Hall. Dixo, S. R. e Wickes, C. D., Imperfect Automatio i Umaed Aerial Vehicle Flight Cotrol, (AFHD-03-17/MAAD-03-2), Saoy, IL: Istitute of Aiatio. Gillet, B. e Miller, L.,1974. A Heuristic Algorithm for the Vehicle Dispatchig Problem. Operatios Research 22, Howitt, S. L. e Richards, D., The Huma Machie Iterface for Airbore Cotrol of UAVs, 2d AIAA Umaed Systems,Techologies ad Operatios, Sa Diego, CA,1. Joes, C. A., Umaed Aerial Vehicles (UAVs) a Assessmet of Historical Operatios ad Future Possibilities (Upublished research report), Air Commad ad Staff College, Kumar, R., Tactical Recoaissace: UAVS Versus Maed Aircraft (AU/ACSC/0349/97-03 research report), Air Commad ad Staff College, Laudo, C. K. e Laudo, J. P., Maagemet Iformatio Systems. 7th Editio, New Jersey: Pretice Hall. 72

15 Marakas, G. M., Decisio Support Systems, New Jersey: Pretice Hall. Nussbaum, M., Seulpeda, M., Cobia, A., Gaete, J., Para, E. e Cruz, J., A Fuel Distributio Kowledge-Based Decisio Support System, Omega, 25: Rosekrats, D. e Stears, R. e Lewis, P.,1977. A Aalysis of Seeral Heuristics for Traelig Salesma Problem. SIAM J. Computig, 6, Ruiz, R., Maroto, C. Ve Alcara, J., A Decisio Support System for a Real Vehicle Routig Problem, Europea Joural Of Operatioal Research,153: Shetty, V.K., Sudit, M. e Nagi, R Priority-Based Assigmet ad Routig of a Fleet of Umaed Combat Aerial Vehicles, Computers & Operatios Research, 35(6):