Yapay zeka uygulamalarında kullanılan arama algoritmalarının kıyaslanması
Comparing search algorithms in used artificial intelligence applications
Yazar: ALİ İHSAN BENZER
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BENİAN TEKİNDAL
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Teknik Eğitim = Technical Education
Dizin: Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Arama islemi yapay zeka alanın önemli bir parçasıdır. Bir probleminçözümü için aramak ve en uygun çözümü bulmak gerekir. Genel olarakarama algoritmaları iki ana baslık altında toplanmıstır. Bunlar;uninformed ve informed aramalardır. Uninformed aramalara köraramalar da denmistir. Bunun sebebi arama yaparken herhangi bir bilgikullanmamasıdır. Bu arama algoritmaları; Breadth-first search, Depthfirstsearch, Bidirectional (BF) Search`dır. Informed algoritmaları isearama yaparken daha basarılı olmaktadır. Bunun sebebi aramayaparken bazı bilgileri kullanmasıdır. Bu arama kategorisine sezgisel(heuristic) aramalar da denmektedir. Bu kategorideki algoritmalar Bestfirst-Greedy arama, A* Aramalar örnek olarak verilebilir. Aramaalgoritmalarının çalısmalarını incelemek için birbirleriyle kıyaslamaislemi yapılmıstır. Arama algoritmalarının birbirleriyle kıyaslanması için8-puzzle problemi kullanılmıstır. Kıyaslama islemi için tam rasgele vemantıksal rasgele yöntemleri kullanılarak 1000`er adet 8-puzzlebaslangıç durumu örnegi olusturulmustur. Bu olusturulan örnekler 5dakikalık süre içerisinde BFS, DFS ve A* algoritmaları tarafından, hedefduruma ulasmak üzere çözümlendirilmeye çalısılmıs ve çözüm içinaçtıkları durum sayıları bir metin dosyasına kayıt edilmistir. Elde edilensonuçlar tek yönlü varyans analizi teknigi ile analize tabi tutulmustur.Farklı grupların tespitinde ise Tukay testi kullanılmıstır. Oranlarınkarsılastırılmasında ise Z testi kullanılmıstır.Bu çalısmanın esas amacı arama algoritmalarından en çok kullanılanBFS, DFS ve A* algoritmalarının etkinliginin arastırılması ve birbirleriylekıyaslamaktır.

Abstract:
Search implementation is an important part of artificial intelligence. Themost suitable solution must be found and searching is essential forsolution of problem. Typically, Search algorithms are separated twoimportants groups. These are uniformed search and informed search.Uninformed search is also called blind search. This is because,Uninformed doesn`t use any information that about the problem. Thesealgorithms are Breadth-first search, Depth-first search and Bidirectional(BF) Search. Informed Algorithms are more succesfully thanuninformed search in search implementation. This is because, informedalgorithms use some information that about the problem. Informedsearch is also called heuristic search. These algoritms are Best-first ?Greedy search, A* search. 8-puzzle problem have been used forcompare search algorithms. For this process 1000 8-puzzle start statesamples have been generated by using complete random and logicalrandom methods. This generated samples have been tried to solve byBFS, DFS and A* algorithms and the expanded total state numbers forsolution have been saved into text file. The results that were obtainedhave been undergone of statistical analysis with one-way varianceanalysis tecnique. Tukay test have been used to determine differentgroups. Z test have been used to compare of proportions.This study`s main aim is that explore and compare the effectiveness ofwell-known search algorithms, BFS, DFS and A* algorithms.