In recent years, use of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) especially for reconnaissance and combat missions has become very popular in worldwide. There is no onboard human operator exists for UAVs and they are generally controlled by remote human operators. Depending on the operational environment; sometimes it becomes nearly impossible to provide optimal or an acceptable UAV – target assignment and scheduling, satisfying the constraints required to accomplish the mission, for the operators in control center. In this scheme, computer support became inevitable to be able to acquire more suitable scheduling and assignments for the missions, involving more than a few UAVs and targets, in shorter durations. In this thesis, we study different approaches for UAV mission planning problem and analyze their performances. We designed a genetic algorithm instance with customized encoding, crossover and fitness calculation that all these algorithm components are somehow related to problem domain. A brute – force and a greedy algorithm are also developed for this problem with the aim of comparison. As the result, by utilizing developed algorithms, it has become possible to evaluate effectivity and efficiency of the proposed genetic algorithm.

Son yıllarda, özellikle keşif ve çarpışma görevlerinde İnsansız Hava Aracı (İHA) kullanımı dünya çapında fazlaca tercih edilir bir hale gelmiştir. İHA'lar için hava aracı üzerinde bir insan operatör bulunmaz ve bu araçlar genellikle uzak kontrol merkezlerindeki insan operatörler tarafından kontrol edilirler. Operasyonel ortam şartları doğrultusunda; kontrol merkezindeki operatörlerin, görevin başarıyla sonuçlanmasını sağlayacak gereksinimleri en uygun veya kabul edilebilir uygunlukta yerine getiren bir İHA – hedef eşleşmesi ve zaman planlaması yapabilmeleri bazen neredeyse imkânsız bir hal alır. Bu durumda özellikle birkaç İHA ve birkaç hedeften fazlasını içeren görevlerde, daha kısa bir zaman dilimi içerisinde daha uygun zaman planlamaları ve atamalar sağlayabilmek için bilgisayar desteği almak kaçınılmaz olmuştur. Bu tezde, İHA görev planlaması için farklı yaklaşımlar üzerinde çalıştık ve bu yaklaşımların başarılarını analiz ettik. Özelleştirilmiş çaprazlama, kodlama ve değerlendirme yöntemlerini içeren ve bileşenlerinin alan bilgisi doğrultusunda belirlendiği bir genetik algoritma örneği tasarladık. Bu problem için karşılaştırma amaçlı, kaba kuvvet ve açgözlülük yöntemleri üzerine kurulmuş 2 algoritma daha geliştirildi. Sonuç olarak, geliştirilen bu algoritmalar kullanılarak, önerilen genetik algoritmanın yürürlük ve etkinliğini değerlendirebilmemiz mümkün oldu.