07 31 Ocak - 2 Şubat 2007 Kütahya - Akademik Bilişim Konferansları

Topluluk Zekâsı Yönetimi ve OptimizasyonuMehmet Uğur Öney, Ahmet Çevik, Nergiz Ercil Çağıltay, Özkan Kılıçları bulunmaktadır. Bu sistemlerden biri deCollective Mental Map (CMM) dir [3]. Toplulukzekâsı, bir grup bireyin problem çözme kabiliyetinedenir [2]. Bu kavram, ağırlıklı olaraksosyoloji ve bilgisayar bilimlerinde kullanılmaktadır.CMM’de benimsenen temel düşüncetopluluk zekâsı kavramına dayanmaktadır.CMM veri alış verişinin açık olduğu, problemtanımlarının ve olay sonuç ilişkilerinin birliktetoplandığı ortak bir mimaridir. Genel yapıolarak ağırlıklı ve yönlü bir grafik (weighteddirected graph) yaklaşımı benimsenmiştir.CMM, karınca kolonileri optimizasyonu veçeşitli temel sistemler kullanılarak oluşturulmuştur.Temel fikir olarak “iki akıl bir akıldandaha üstündür” felsefesi benimsenmiştir. Buteknik kullanılarak, daha verimli bir World-Wide-Web (WWW) yapısı oluşturularak internetüzerindeki işlemlerin daha verimli birşekilde gerçekleştirilmesi sağlanmaktadır. Sistemdeiki farklı algoritma kullanılmaktadır:1.2.İnternet sayfası üzerinde açılan bağlantıların(link) yoğunluğunu belirleyen ve bunubir matris üzerinde oluşturan mekanizma.WWW’i öğrenerek kullanıcının yönlendiğidoğrultuda yeni internet sayfaları oluşturmakveya bağlantıların yoğunluklarını düzenlemek.Bu şekilde oluşturulan ağırlıklı grafiği kullanan,sistem kullanıcıya ilişkili olan bağlantılarıveya ilişkili dokümanları çıkartarak sunabilecektir.Bu sistem bir konu üzerine yoğunlaştığıiçin genel bir mimari olarak kullanılması zorluklarçıkartabilir. Örneğin bu yaklaşımda, sabitbir platform üzerine geliştirilmiş bir yapınınkullanılması nedeniyle, diğer yakın alanlardatemel bir mimari dayanak alınarak yerleşmesive üzerinde güvenilir sistemlerin geliştirilmesison derece kısıtlıdır.Bazı sistemler ise topluluk zekâsına benzeyensürü zekâsını (particle swarm optimization)[4] ve karınca kolonisi optimizasyonunu (antcolony optimization) [5] kullanmaktadır. Busistemler genel olarak birden fazla bireyin422bir araya gelmesi ve bulundukları ortam içindebirbirleri ile haberleşme halinde olması ileoluşturulur. Bu gibi sistemlerde herhangi birbireyin hareketi diğer bireylerin hareketlerinitetikleyebilir. Örnek olarak, bir canlı sürüsünüoluşturan bireylerden birinin tehlikeyi sezmesinive bu tehlikeye karşı verdiği tepkinin sürüiçinde ilerleyip tüm bireylerin tehlikeye karışıortak bir davranış sergilemesini verebiliriz.Bunların yanı sıra Nasa [6] bu sistemlerin birbenzeri olan sürü optimizasyonlarını [4] kullanarakgüneş sistemi içerisindeki bazı gezegenlerinharitalarını oluşturmaktadır. Sistem,gezegenlerin yörüngelerinde olan uyduların,gezegen yüzeylerini araştırırlarken birbirleri ilehaberleşerek araştırılmış bir yerin bir kez dahaüzerinden geçilmesini engeller. Bu sayede zamandankazanç sağlanarak bir uydunun dahafazla yer taraması sağlanır. Sistem aynı zamandagrup halinde hareket ettiği için, bir bireydeoluşan sorunu ve bu sorundan ötürü kaynaklanankaybı, diğer bireylerin yardımı ile en az seviyedetutar. Fakat sistemin dezavantajlarındanen önemlisi aynı sorunlardan diğer bireylerinsakınmayı öğrenmesinin ya da tekrar benzer birsorun belirdiğinde çözümü için daha önceki bilgilerinkullanılmasının mümkün olmamasıdır.Bir diğer yaklaşım ise, Cavalcanti ve Freitas’ın[7] çalışmalarında da belirtildiği gibi, toplulukdavranışlarının ve zekâsının nano-robotlarınkontrol sistemlerinin tasarlamasında kullanılmıştır.Nano-robotlar tıpta, insan vücudundakiyabancı oluşumların belirlenmesi ve buoluşumların en az zarar ile yok edilmesindekullanılabileceklerdir [7]. Birbirleri ile haberleşmeiçinde olan nano-robotlar, belirlenen birproblemi çözmek için bir araya gelerek yapıyıdaha etkin kılırlar. Üç boyutlu bir ortam veçok kalabalık bir nüfus söz konusu olduğu için,nano-robotların kontrollerinin ve birbirleri ileiletişiminin makul bir düzeyde tutulması gerekir.İnsan vücudu içinde hareket ederek yabancıorganizmalara karşı koruma sağlayacak olannano-robot sistemlerinde genetik algoritmalar[8] ve yapay sinir ağları [9] gibi yapay zekâ