Genetik algoritma ile Ankara ilinde MOBESE (Kent güvenlik yönetim sistemi) yerleştirme optimizasyonu
MOBESE (City security management system) placement optimization within Ankara by using genetic algorithms
Yazar: BEKİR HORAT
Danışman: DOÇ. DR. AYSUN COŞKUN
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilgisayarın kullanım alanları gün geçtikçe artıp, matematiksel çözüm yöntemleri de bilgisayar aracılığı ile çalıştırıldığından beri geleneksel çözüm yöntemlerinin yanı sıra sezgisel çözüm yöntemleri de karmaşık sorunların çözümünde sıkça kullanılmaya başlamıştır. Bu çalışmada MOBESE teknik açıdan incelenmiş, yerleşim problemi sorun olarak algılanmış, bu tür çok parametreli problemlerin çözümü için yeni teknikler bulunmaya çalışılmış ve genetik algoritmalar kullanılarak yapılan uygulamada olumlu sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada, Ankara İline ait MOBESE yerleşim optimizasyonuna yönelik genetik algoritma uygulaması yapılmıştır. Yapay zeka optimizasyon tekniklerinden genetik algoritma çok parametreli optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan bir yöntem olduğu için Ankara İlinde MOBESE yerleşimi problemlerine de uygun olmaktadır. Yapılan çalışmada genetik algoritma ile optimizasyon yapılırken Ankara İlinde belirlenen bölgeler içerisinde seçilen noktalara MOBESE bileşenlerinin yerleşimini içeren probleme çözüm aranmıştır. Sistem bileşenlerinin konum bilgilerini oluşturan 9 parametre belirlenmiştir. Genetik algoritma uygulaması için uygunluk fonksiyonu olarak bu parametrelerin reel değerlerinin matematiksel toplamlarının aldığı değerler kullanılmıştır. Oluşturulan model Ankara İlinde elde edilen verile göre MOBESE yerleşimi problemine uygulanmış ve genetik algoritma metodu kullanılarak çözülmüştür. Elde edilen çözüm mevcut sistem yerleşimi ile karşılaştırıldığında birçok noktada örtüşme sağlamakla beraber maksimum fayda-minimum maliyet prensibi kapsamında daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Ayrıca değişen şehir yapısı ve sistem gereksinimlerine göre programın güncellenmesi ve yeni eklentiler yapılması uygun olacaktır.

Abstract:
Since computer usage areas has improved day by day and also mathematical solution methods are made to run via computer, intuitive methods as well as traditional solution methods have begun to be used frequently in the solution of complex problems. In this study, MOBESE system has been technically examined and placement problem has been perceived as a problem. New techniques have been run to find for the solution of this kind of multi-parameter problems and positive results have been obtained in the applications done by using genetic algorithms. In this study, genetic algorithm application for the lay-out optimization of MOBESE system belongs to Ankara Province has been carried out. Since it's a method used at the solution of genetic multi-parameter problems of artificial intelligence optimization techniques, it is suitable to the MOBESE placement problems in Ankara Province. In this study done, while making optimization with genetic algorithms, the solution to the problem that contains the placement of MOBESE components to the selected points in the areas localized in Ankara Province has been searched out. 9 parameters that form the location in formations of system components have been indicated. As a conformation function for genetic algorithm application, the rates that had the mathematical totals of these parameters real rates have been used. The model formed has been applied to MOBESE placement problem according to the data obtained in Ankara Province and solved by using genetic algorithm method. While the obtained solution assure saliasing in many point compared to the present system lay out and is observed that it has given beter results within the maximum benefit-minimum cost principle. Further more, it will be suitable that updating the program and making newattachments with respect to the varying urban structure and the system requirements.