Güncel yapay zeka tekniklerinin incelenmesi ve eksikliklerinin giderilmesi için hybrid algoritma tasarımı


Thesis Type: Postgraduate

Institution Of The Thesis: Marmara University, Institute for Graduate Studies in Pure and Applied Sciences, Turkey

Approval Date: 2011

Thesis Language: Turkish

Student: YUNUS PAÇACI

Supervisor: Hasan Erdal

Abstract:

GÜNCEL YAPAY ZEKA TEKNİKLERİNİN İNCELENMESİ VE EKSİKLİKLERİNİN GİDERİLMESİ İÇİN HYBRİD ALGORİTMA TASARIMI Bu çalışmada, engellerin bulunduğu ortamda en kısa yol bulma probleminin çözümüne yönelik kullanılan güncel yapay zeka tekniklerinin incelenmesi ve probleme yönelik yeni yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, ilgili problem üzerinde kullanım popülerliği yüksek olan, genetik algoritmalar (GA) ve karınca kolonisi algoritması (KKA) incelenmiştir. Adı geçen algoritmaların avantaj ve dezavantajları araştırılıp tespit edilerek, algoritmaların performanslarına yönelik tartışmalar gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın ilk basamaklarında problemin tespiti ve uygulama öncesi hazırlığı gerçekleştirilmiştir. Problemin görselleri olarak kabul edilen, engellerin bulunduğu ortam görüntüleri, problemin matematiksel denklem ve algoritmalara uygulanabilmesi için işlenmekte ve sayısal verilere dönüştürülmektedir. Görüntü işleme işlemleri sırasında kullanılan denklem ve yöntemlerin çoğu, istenilen amaca en iyi şekilde ulaşabilmek için, bu çalışma sırasında üretilmiş denklem ve yöntemlerdir. İlerleyen aşamalarda GA ve KKA’nın irdelenmesi gerçekleştirilmektedir. GA ve KKA’nın irdelenmesi sonucu tespit edilen avantajları geliştirilen hybrid algoritmaya aktarılmaya çalışılmış, dezavantaj ve kısıtlılıkları ise mümkün olduğunca etkisiz kılınmaya çalışılmıştır. Oluşturulan hybrid algoritma performans değerlendirmesi için çeşitli problem tipleri üzerinde denenmiş ve örnek çözümler oluşturulmuştur. Örnek çözümlerin değerlendirilmesi sonucunda, oluşturulan hybrid algoritmanın benzer işi yapan algoritma tiplerine oranla daha iyi sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. ABSTRACT INVESTIGATION OF CURRENT ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES AND DESIGNING OF A HYBRID ALGORİTHM TO ELIMINATE THE SHORTCOMINGS OF THESE TECHNIQUES In this study, the research of current artificial intelligence techniques is used for in the presence of barriers to finding the shortest path problems, and to develop new problem-oriented artificial intelligence algorithms are aimed. For this purpose, Genetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization Algorithm (ACO) were investigated which are the high popularity of the use on the related problem. Advantages and disadvantages of the mentioned algorithms will be identified and explored, and the discussions performed for the performance of the algorithms. In the first stages of the study, the identification of the problem and preparation of the pre-application is performed. Including barriers media images which are the considered for the images of the problem are processed and converted into digital data in order to apply the problem to the algorithms and math equations. Most of the used equations and methods, during image processing processes, are equations and methods which are generated to achieve the desired purpose by the best way during this study. In the following stages, the investigations of GA and ACO are performed. Determinated advantages of GA and ACO’s investigation result is tried to transfer to developed hybrid algorithm, as well as disadvantages and limitations of these algorithms are tried to be ineffective as much as possible. The developed hybrid algorithm is tried on the various problem types for performance evaluation and created exemplary solutions. As a result of evaluation of exemplary solutions, developed hybrid algorithm is produced better results than other similar algorithm types are observed.