Oracle veri tabanında  PL/SQL dilinde genetik algoritma kullanılarak yapay zekâ  ve bulanık mantık tabanlı sorgulama  yazılımı geliştirilmesi ve uygulaması
Development and application of artificial intelligence and fuzzy logic based querying software in oracle database and PL/SQL language by using genetic algorithm
Yazar: SEYHUN TUZKAN
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA GÜNEŞ
Gediz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Tez çalışmasında öğrenci başarısının klasik mantık ile değerlendirilmesine; alternatif olarak, eğitim sistemini klasik mantığın dezavantajlarından kurtarabilmek ve eğitim değerlendirmesinde yapay zekâ ve uzman sistem avantajlarından hem öğrencileri hem de karar verici konumundaki öğretmen ve eğitim planlayıcılarını yararlandırmak amaçlanmıştır. Tezde klasik ilişkisel veritabanı sistemi Oracle üzerinde; Yapay Zekâ yöntemleri olan bulanık küme teorisi, bulanık mantık, doğal dil işleme, genetik algoritma,  olasılık teorisi ve uzman sistem yazılımı kullanılarak esnek bir sorgulama ara yüzü geliştirilmiştir. Oracle veritabanı üzerinde, oracle forms 10 G, oracle reports 10 G ve PL/SQL dili ile SQL sorgularına alternatif, FUZZY SQL dili geliştirilmiştir. Bulanık sorgularda bulanık mantık hesapları ve bulanık sözel değişkenler kullanılmıştır. Fuzzy SQL ile yapılan bulanık sorgular bilgisayarın anlayabileceği biçime doğal dil işleme ile dönüştürülmüştür. Geliştirilen Uzman sistem yazılımı başlangıçta kullanıcıya programın kullanış yöntemleriyle ilgili sorulan sorular bazında, önerilerde bulunmaktadır. Yazılımda bulanık kümeler ve üyelik fonksiyonlarının oluşturulmasında alternatif iki yöntem geliştirilmiştir. İlk yöntemde kullanıcı kendi kararları doğrultusunda işlem yapmaktadır. İkinci yöntemde ise, yine PL/SQL dili ile, Yapay Zekâ yöntemlerinden, Genetik algoritma yöntemi  kullanılarak, üyelik fonksiyonunda parametrelerin bulunması ve böylece üyelik fonksiyonları ile bulanık kümelerin kullanıcıya gerek kalmaksızın veri tabanı üzerinde oluşturulması sağlanmıştır. Genetik algoritmada ebeveyn seçiminde rulet tekerleği yöntemi kullanılmıştır. Yeni jenerasyon oluşturulmasında ise; elitizm ve Denge durumu (steady-state) stratejisi bir arada kullanılmıştır. Genetik algoritmada  her probleme özgü olan ve başarıyı direkt etkileyen fitness fonksiyonu olarak; tez çalışmasındaki amacımız üyelik fonksiyonu parametrelerini belirleyerek bulanık kümeleri oluşturma olduğu için, bulanık sayıların sıralanması ile ilgili Liou ve Wang'ın yöntemi kullanılmıştır. İteratif ve stokastik bir yöntem olan genetik algoritma sürecinin sonsuz döngüden çıkması için, iyileşmenin azalması ve iterasyon sayısı durdurma kriteri olarak belirlenmiştir. Genetik algoritma sürecinin sonunda en iyi fitness değerine sahip kromozomlar bulanık küme üyelik fonksiyonu olarak belirlenip oracle veritabanına insert edilmiştir. Geliştirilen yazlımda üçgen üyelik fonksiyonu, yamuk üyelik fonksiyonu, S üyelik fonksiyonu, Z üyelik fonksiyonu ile bulanık küme tanımı yapılabilecek  şekildedir. Yazılım tüm üyelik fonksiyonları ilave edilebilecek şekilde geliştirilmiştir. Yazılımda, belirli bir α-kesim değerinde seçilen mantıksal operatörlere uygun üyelik derecesine sahip öğrenciler ait olduğu bulanık küme için sorgulanabilmekte ve bu öğrenciler listelenebilmektedir. 
Böylece öğrenci değerlendirmesi için esnek hesaplama ile işlem yapan Genetik-Bulanık hibrit bir sistem geliştirilmiştir. Uygulamada bir üniversitenin yabancı diller yüksek okulu öğrencilerine ait veriler kullanılmış ve incelenmiştir.
Hazırlık öğrencilerine ait not ve devamsızlık verilerinden öğrenci başarısını değerlendirmede geliştirilen uzman sistem ile bulanık sorgular aracılığıyla karar vericiye öğrencilerin klasik sistemdeki başarısıyla karşılaştırmalı olarak esnek çözümler önerilmiştir. Tezde klasik yöntemlerle öğrenci başarısının hesaplandığı bilgisayar programları sonuçları ile, bulanık mantık hesaplarını kullanarak  geliştirilen bu yazılımın sonuçları karşılaştırılmıştır. Eğitim ölçme değerlendirmesinde gelişen teknoloji ve bilimin katkılarıyla klasik ölçme ve değerlendirmeye, eğitimsel ölçmede Bulanık Mantık alternatif olarak sunulmuştur. Çalışmanın sonucunda, klasik mantıkda başarısız kabul edilen öğrencilerin esnek mantığa göre başarılılar kümesine ait olarak nitelendirildiği izlenmiştir. Dolayısıyla öğrenmeyi, öğrenci başarısını kesin bir değer ile ölçmemiz, ve bu değeri herhangi bir yoruma tabi tutmadan kullanmamız mümkün değildir.
Anahtar sözcükler: Yapay Zekâ, Esnek Hesaplama, Bulanık Mantık, Fuzzy SQL, Genetik Algoritma, Doğal Dil İşleme, Oracle.

Abstract:
The present thesis study aims to enable both students and education planners to benefit from the advantages of artificial intelligence and expert systems in education evaluation and to rid the education system of the disadvantages of classical logic as an alternative to evaluating student success with classical logic. In the study, a flexible polling interface was developed on Oracle database using set theory, fuzzy logic, natural language processing, genetic algorithm, theory of probability and expert system software, which are methods of Artificial Intelligence. A FUZZY SQL language was developed as an alternative to PL/SQL language and SQL queries, Oracle forms 10 G, oracle reports 10 G on Oracle database. Fuzzy logic calculations and fuzzy verbal variables were used in fuzzy queries. Fuzzy queries were turned into a perceptible format for the computer to understand using natural language processing. The developed expert system provides suggestions to the user, based on queries related to methods of using the program. Two methods were developed as an alternative in establishing fuzzy sets and membership functions. In the first method, the user operates according to his/her decisions. The second method finds parameters in membership function using genetic algorithms and therefore makes it possible to establish membership functions and fuzzy sets on database without the need for user's intervention. The roulette wheel method was used to select parents in genetic algorithm. Elitism and steady-state strategy were used together in establishing a new generation. We used Liou and Wang's method of fuzzy number sequencing, since the aim of this study, as fitness function which is unique to every problem and directly affects success, is to establish fuzzy sets by determining membership function parameters. In order for genetic algorithm, an iterative and stochastic method, to get out of infinite loop, iteration number and waning progress were determined as stopping criteria. At the end of the genetic algorithm process, chromosomes with top fitness value were specified as membership function and inserted into oracle database. In the developed software, fuzzy set can be defined with triangular membership function, trapezoidal membership function and S membership function and Z membership function. The software was developed in a way that allows all membership functions to be added.Students with a membership function above a certain α level for the fuzzy set it belongs to with α –cut can be queried and these students can be listed.
Thus, a Genetic-Fuzzy hybrid system that operates with soft computing for student evaluation was developed. In execution, data belonging to students at a Forein Languages School were used and analyzed.
Flexible solutions were suggested to the decision maker through the developed expert system and fuzzy queries based on grade and attendance data of preparatory students in comparison with their success on classical system. In this study, the results of computer programs that calculate student success using classical methods and the results of this developed software which uses fuzzy logic calculations were compared. As a result of the study, students who were deemed unsuccesful according to classical logic were found to be belonging to the succesful set according to fuzzy logic. Thus, assessment of learning and student success with exact value and without subjecting it to any kind of interpretation is not possible. 
Keywords: Artificial Intelligence, Soft Computing, Fuzzy Logic, Fuzzy SQL, Genetic Algorithm, Natural Language Processing, Oracle.