Arazi toplulaştırmada optimizasyon tabanlı mülakat
Optimization based interview in land consolidation
Yazar: ŞİFA ÖZSARI
Danışman: PROF. DR. HARUN UĞUZ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Faydalı ve yaşam için gerekli olan ürünleri üretmek için toprak üzerinde yapılan çalışmalara tarım denir. Geçmişten beri tarım insan yaşamının temel kaynaklarından bir tanesidir. Ancak, tarım insanlık için bu derece önemli iken insan nüfusu her geçen gün artmakta toprak varlığı ise aynı kalmakta hatta giderek azalmaktadır. Çeşitli nedenlerden dolayı ülkemizde tarım arazileri küçük, parçalı ve dağınık bir görünümdedir. Bu durum ise tarımsal verimliliği olumsuz yönde etkilemektedir. Tarımsal verimliliği artırabilmek için ilk olarak yapılması gereken tarım arazilerinin daha fazla parçalanmasını önleyen hukuksal önlemler alınmalı, daha sonra mevcut parçalı yapı modern tarım işletmeciliği esaslarına göre yeniden birleştirilmeli ve düzenlenmeli, yani arazi toplulaştırması (AT) yapılmalıdır. AT süreci, uzun ve karmaşık aşamalardan oluşmaktadır. Bu süreçte, blok planlanmasının tamamlanmasının ardından, mülakat aşaması başlar. Bu aşamada arazi sahiplerinin hangi bloklarda yer almak istedikleri belirlenir. Günümüzde, ülkemizde bu işlem manuel olarak bir teknisyen tarafından gerçekleştirilmektedir. Arazi toplulaştırma çalışmaları 1960' lardan bu yana devam ediyor olmasına rağmen, literatürde otomatik olarak mülakat listelerinin oluşturulması ile ilgili her hangi bir çalışma yer almamaktadır. 
Bu tez çalışması ile literatüre katkıda bulunmak, mülakat üzerine bundan sonra yapılacak olan çalışmalar için bir temel oluşturmak ve geliştirilen amaç fonksiyonu ile mülakat aşamasını otomatik olarak gerçekleştirmek amaçlanmaktadır. Otomatik olarak listelerin oluşturulması için genetik algoritma ve NSGA – II' nin kullanılması önerilmiştir. Algoritmalar üç farklı çalışma alanına uygulanarak test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar teknisyen tarafından oluşturulmuş olan listeler ile karşılaştırılarak algoritmaların başarı oranları incelenmiştir. Mülakat problemi üzerinde gerçekleştirilen bu çalışma literatür için önemli bir temel oluşturmaktadır.

Abstract:
It is called farming, which is made on land to produce useful and essential products for life. Agriculture has ever been the main source of human life. However, as the human population are growing day by day, the earth presence in the world remains the same, even decreasing. In Turkey, due to various reasons agricultural land is small, fragmented and scattered. This situation affects the agricultural productivity in negative direction. In order to increase productivity legal measures, which prevent further fragmentation of agricultural land, should be taken first and then the existing fragmented structure should be reassembled and regulated according to the principles of modern agricultural management, i.e. land consolidation (LC) must be done. LC process consists of various long and complex stages. In LC process after the completion of block planning, interview stage starts. At this phase, blocks in which landowners want to take part are determined. Today, in Turkey these process is carried out manually by a technician. The land consolidation work has been going on since 1960s, however there has been no study to generate interview lists automatically.
In this thesis, it is aimed to contribute to the literature, to create a basis for the studies to be carried out on the interview and to carry out the interview stage automatically with the object function developed. It is proposed to use the genetic algorithm and NSGA - II to create lists automatically. The algorithms have been tested by applying them to three different project areas. The accuracy rate of the algorithms has been examined by comparing the results with the lists created by the technician. This study on the interview problem constitutes an important basis for the literature.