@article { author = {Heidari, Ali Asghar and ali abbaspour, rahim}, title = {Monitoring of Regions struck by Earthquake using Unmanned Aerial Systems Based on New Proposed GPO Meta-heuristic Technique}, journal = {Environmental Management Hazards}, volume = {2}, number = {1}, pages = {117-135}, year = {2015}, publisher = {}, issn = {2423-415X}, eissn = {2423-4168}, doi = {10.22059/jhsci.2015.53925}, abstract = {Introduction: Subsequent to earthquakes, an updated and reliable map of environment often is not available; terrestrial substructure is either not appointed or ruined and mission time is turned into a vital element for hazard management, search, and rescue of patients. Referring to these facts, hazard management and monitoring of areas struck by earthquake is one of noteworthy applications of autonomous systems, which can enhance the excellence of search-relief missions. Utilizing of unmanned aerial systems as multi-sensor platforms in destruction surveillance is transformed into a novel economic procedure for enhancing autonomy and efficiency of natural hazard management tasks. Nowadays, tendency in the development of unmanned aerial systems is toward autonomous navigation or hybrid tasks. In this field, development of comprehensive, efficient methodologies for path planning, control, navigation, and processing of UAS sensor information has attracted an increasing momentum among researchers as one of the fundamental steps for achieving to autonomous navigation of aerial systems. In this article, a new meta-heuristic algorithm is proposed based on gravimetric measurements in physical geodesy studies. The aim of this algorithm is achieving an efficient method for solving complex optimization problems with different constraints such as hazards monitoring tasks. Evaluation of the precision, quality of results, success rates, and CPU running times of implemented algorithms demonstrates that gravitational potential optimization algorithm outperforms other methodologies for monitoring of regions struck by an earthquake.}, keywords = {Gravitational Potential Optimization algorithm,Unmanned Aerial Systems,Evolutionary Computing,Differential Evolution,Particle Swarm Optimization,Artificial Bee Colony Algorithm}, title_fa = {پایش مخاطرات مناطق زلزله‌زده با بهره‌گیری از پرنده‌های بدون سرنشین بر مبنای الگوریتم فرااکتشافی پیشنهادی GPO}, abstract_fa = {پس از رخداد زلزله، اغلب، نقشۀ به‌هنگام و قابل‌اعتمادی از محیط در دسترس نیست، زیرساخت‌های زمینی مجهز نیستند یا ویران‌شده‌اند و زمان به عاملی حیاتی برای مدیریت مخاطرات، جست‌وجو و اکتشاف مجروحان زیر آوار تبدیل می‌شود. ازاین‌رو، مدیریت مخاطرات و پایش مناطق زلزله‌زده یکی از باارزش‌ترین زمینه‌هایی است که به‌کارگیری سیستم‌های خودکار موجب کیفیت‌بخشی مأموریت‌های امدادرسانی و بهبود بازدهی عملیات جست‌وجو می‌شود. به‌کارگیری پرنده‌های بدون سرنشین به‌عنوان سکوهای حامل سنجنده‌های چندمنظوره در پایش ویرانی‌های برآمده از زلزله به رویکردی نوین و اقتصادی با هدف  ارتقای خودکاری، بهره‌وری و کارایی مدیریت مخاطرات طبیعی تبدیل شده است‌. روند تکامل پرنده‌های بدون سرنشین از سیستم‌های کنترل‌شوندۀ از راه دور به سمت ناوبری خودکار یا ترکیبی است. در این زمینه، توسعۀ الگوریتم‌های جامع، کارامد و پایدار برای مسیریابی، کنترل، ناوبری و پردازش اطلاعات سنجنده‌های پرنده‌های بدون سرنشین، به‌عنوان یکی از بنیادی‌ترین گام‌ها در توسعۀ سیستم‌های خودکار مورد توجه پژوهشگران است. در این پژوهش، یک الگوریتم فرا‌اکتشافی جدید براساس مفاهیم گرانی‌سنجی در ژئودزی فیزیکی پیشنهاد شده است. هدف از طراحی این الگوریتم جدید دستیابی به روشی کاراتر در حل مسائل پیچیده با قیود مختلف نظیر مسائل مطرح در زمینۀ پایش مخاطرات است. ارزیابی دقت و کیفیت نتایج، نرخ موفقیت و همچنین زمان اجرای الگوریتم‌های پیاده‌شده، مبین کسب نتایج برتر الگوریتم پیشنهادی نسبت به روش‌های پیشین در شبیه‌سازی پایش مناطق زلزله‌زده است.}, keywords_fa = {Gravitational Potential Optimization algorithm,Unmanned Aerial Systems,Evolutionary Computing,Differential Evolution,Particle Swarm Optimization,Artificial Bee Colony Algorithm}, url = {https://jhsci.ut.ac.ir/article_53925.html}, eprint = {https://jhsci.ut.ac.ir/article_53925_5eafa3edaa672ef87c12cd31c75ce4bc.pdf} }