Baş, EmineGüner, Lütfi Batuhan2026-04-102026-04-102026https://hdl.handle.net/20.500.13091/13175https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=KOgdn9H3uVnWeb15j2W4h2YymefeXp0el6CDE9tfDeRmYN54YoDGrDodzvjCo0x1Kablosuz Sensör Ağları (KSA), başlangıçta askeri uygulamalar için geliştirilmiş, zamanla enerji, tarım, sağlık, çevre ve güvenlik gibi çeşitli alanlarda yaygınlaşmıştır. Bu ağlar, sensörlerin düşük enerji tüketimi, esnekliği, kolay kurulumu ve doğruluğu sayesinde geniş kullanım alanı bulmuştur. Sensör düğümleri, küçük boyutları ve verimli enerji kullanımıyla, veriyi algılama, işleme ve iletişim kurma yeteneklerine sahiptir. KSA'larda iki tür sensör düğümü bulunur: konumu bilinen 'çapa düğümler' ve konumu bilinmeyen 'hedef düğümler'. Hedef düğümlerin konumu genellikle çapa düğümleriyle olan mesafeler temel alınarak hesaplanır, çünkü Küresel Konumlama Sistemi (Global Positioning System) tabanlı yöntemler yüksek maliyet ve enerji tüketimi gibi sınırlamalara sahiptir. KSA'ların etkili çalışması, sensör düğümlerinin doğru bir şekilde yerleştirilmesi ve kapsama alanlarının optimize edilmesine bağlıdır. Doğru yerleşim, ağın kapsama oranını artırırken enerji tüketimini ve kör noktaları minimize eder. Bu süreç, genellikle optimizasyon problemleri olarak ele alınır ve meta-sezgisel algoritmaların etkinliğini ortaya koyar. Meta-sezgisel yöntemler, KSA yerleşim ve kapsama problemlerini çözmek için sıklıkla kullanılmaktadır. Ayrıca, hibrit yaklaşımlar, farklı topolojilere daha iyi uyum sağlayarak performansı artırabilir. Bu tez çalışması, sensör düğümlerinin yerleşim ve kapsama optimizasyonu için meta-sezgisel algoritmaların uygulanmasını ele alacaktır. Çalışmanın teorik katkıları, KSA'ların optimizasyonunda yenilikçi yöntemlerin geliştirilmesine, uygulamalı katkıları ise mühendislik projelerine yol göstermeye odaklanacaktır.Wireless Sensor Networks (WSNs), initially developed for military applications, have gradually found widespread use in various fields such as energy, agriculture, healthcare, environment, and security. These networks have gained extensive application areas due to the low energy consumption, flexibility, ease of deployment, and accuracy of sensors. Sensor nodes, with their small sizes and efficient energy usage, have the capability to sense, process, and communicate data. There are two types of sensor nodes in WSNs: 'anchor nodes' with known locations and 'target nodes' with unknown locations. The positions of target nodes are generally calculated based on their distances to anchor nodes since methods based on the Global Positioning System (GPS) have limitations such as high cost and energy consumption. The effective operation of WSNs depends on the accurate placement of sensor nodes and the optimization of coverage areas. Proper placement increases network coverage while minimizing energy consumption and blind spots. This process is typically addressed as an optimization problem, highlighting the effectiveness of metaheuristic algorithms. Metaheuristic methods are frequently used to solve WSN placement and coverage problems. Additionally, hybrid approaches can enhance performance by better adapting to different topologies. This thesis will focus on the application of metaheuristic algorithms for the placement and coverage optimization of sensor nodes. The theoretical contributions of this study aim to develop innovative methods for the optimization of WSNs, while the practical contributions are intended to guide engineering projects.trComputer Engineering and Computer Science and ControlBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaster Thesis