Ekinözü köyü için deneysel sonuçlar

Alanözü ve Üçhüyük çalıĢma alanlarında algoritmanın ve önerilen yöntemlerin baĢarısı gösterildikten sonra, daha büyük alana, blok sayısına ve karmaĢık bir yapıya sahip olan Ekinözü köyü çalıĢma alanı olarak kullanıldı. Ekinözü köyü 3177.68 ha alanı ile Çizelge 2.1‟ de görüldüğü gibi arazi dağıtım problemleri için önerilen yöntemlerin uygulandığı çalıĢma alanlarına göre çok daha büyük bir alana sahiptir. Ayrıca bu çalıĢma alanı Inceyol‟un doktora tez çalıĢmasında da kullanılmıĢtır (Inceyol, 2014).

Ekinözü köyü çalıĢma alanı için mülakat listeleri doğrudan iĢletmeler tarafından doldurulan mülakat formlarına göre hazırlanmıĢtır. GA, DE ve SS yöntemleri Alanözü

Çizelge 5.8. Ekinözü köyü için elde edilen deneysel sonuçlar Ġter. GA DE SS Uygunluk TBY1 (%) TBY2 (%) Uygunluk TBY1 (%) TBY2 (%) Uygunluk TBY1 (%) TBY2 (%) 1000

Ortalama 1.17E+00 67.61 70.68 7.72E-01 76.60 74.94 7.57E-01 78.06 76.45

Std. Sapma 1.39E-02 0.52 1.56 2.50E-02 0.93 1.30 2.49E-02 0.86 1.53

En Ġyi 1.15E+00 68.82 71.21 7.37E-01 78.36 76.83 6.99E-01 79.56 76.49

En Kötü 1.20E+00 67.12 71.21 8.47E-01 74.28 73.08 7.97E-01 76.66 73.08

2500

Ortalama 1.13E+00 68.11 70.59 7.86E-01 76.27 74.07 3.86E-01 80.64 78.56

Std. Sapma 1.40E-02 0.61 2.15 2.68E-02 1.09 1.57 5.81E-02 0.48 1.41

En Ġyi 1.10E+00 69.17 70.19 7.27E-01 78.71 75.98 3.56E-01 80.92 79.56

En Kötü 1.16E+00 67.29 71.04 8.42E-01 74.45 73.76 6.84E-01 79.56 75.30

Çizelge 5.8‟ de verilen 30 çalıĢtırmanın ortalama sonuçları incelendiğinde, GA yönteminin her iki iterasyon değeri için diğer yöntemlerin oldukça gerisinde kaldığı görülmektedir. DE ve SS 1000 iterasyon için birbirine yakın sonuçlar elde ederken, 2500 iterasyonda DE „nin durgunluğa uğradığı ve SS‟in daha baĢarılı olduğu gözlemlenmektedir. Üçhüyük çalıĢma alanı için iki iterasyon değerinde de en baĢarılı olan DE yöntemi, Ekinözü çalıĢma alanı için özellikle 2500 iterasyonda SS‟in gerisinde kalmıĢtır. Bunun sebepleri olarak, Ekinözü çalıĢma alanının daha fazla boyuta sahip olması ve DE „nin çok hızlı yakınsamasına rağmen belli bir iterasyon sonunda popülasyon çeĢitliliğini kaybederek durağanlaĢması gösterilebilir. SS yöntemi ise beĢ farklı çaprazlama tekniği kullanması sayesinde popülasyon çeĢitliliğini kaybetmeyerek sonuçların iyileĢtirilmesini sağlamıĢtır. Çizelge 5.8‟ de verilen standart sapma değerlerinin çok küçük olması yöntemleri arazi dağıtım problemi üzerindeki sağlamlığını ve tutarlılığını kanıtlamaktadır.

Çizelge 5.8‟deki TBY1 ve TBY2 değerleri incelendiğinde, Üçhüyük çalıĢma alanına benzer Ģekilde GA‟nın uzman sistem sonrası tercih baĢarı yüzdesi yükselirken,

SS ve DE yöntemlerinde düĢmüĢtür. Bu durum GA tarafından elde edilen dağıtım planlarının baĢarılı olmadığını gösteren bir diğer etken olarak söylenebilir. Uzman sistem, DE ve SS yöntemleri tarafından elde edilen dağıtım planlarının blok dengelemesini gerçekleĢtirirken tercih baĢarısını %2-%3 seviyelerinde düĢürmüĢtür. Hiçbir manuel müdahale yapılmadan gerçekleĢtirilen bu algoritmada yöntemler tarafından elde edilen tercih baĢarı yüzdeleri yeterli bulunmaktadır. AT projelerinde uzmanlar ile gerçekleĢtirilen görüĢmelerde tercih baĢarı yüzdesinin %70-80 seviyelerinde olmasının uygun ve kabul edilebilir olduğu belirtilmiĢtir. Ekinözü köyü için SS yöntemi yaklaĢık %80 oranından iĢletmelerin tercihlerini gerçekleĢtirirken, bu oran DE yönteminde %76 ve GA yönteminde ise %70 seviyelerinde kalmıĢtır.

değerine ulaĢabilmiĢtir. 2500 iterasyon için verilen yakınsama grafiğinde ise SS yöntemi 1x105

FEs değerinde hızlı bir düĢüĢ gerçekleĢtirmiĢtir. Bunun sebebi amaç fonksiyonun tercih baĢarısı belli bir doygunluğa ulaĢtıktan sonra ceza katsayısının azalmasıdır. Tercih baĢarı yüzdesi %80-%90 aralığına ulaĢtığında blok dengelenmesine daha çok önem vermek için tercih baĢarı kriterinin katsayısı 1‟den 0.5‟e düĢürülmektedir. Yakınsama grafikleri genel olarak incelendiğinde, DE‟ nin çok hızlı yakınsayıp durağanlık yaĢadığı, SS „in farklı çaprazlama teknikleri sayesinde popülasyon çeĢitliliği sağlayarak yerel çözümlere takılmadığı ve GA‟nın ise bu iki yöntemin gerisinde kaldığı görülmektedir.

Yöntemler tarafından elde edilen dağıtım planları uygunluk değerleri, tercih baĢarı yüzdeleri ve yakınsama grafiklerine göre değerlendirildikten sonra, AT‟nin temel dağıtım kriterleri olan parsel sayısı, ortalama parsel büyüklüğü, iĢletme baĢına düĢen parsel sayısı ve hisseli parsel sayısına göre de karĢılaĢtırılmıĢtır. KarĢılaĢtırma için GA, DE ve SS yöntemleri tarafından 2500 iterasyon ile 30 çalıĢtırma sonucu elde edilen en iyi uygunluk değerine sahip dağıtım planları kullanılmıĢtır. BaĢka bir ifadeyle, Çizelge 5.9‟da 2500 iterasyon için verilen en iyi uygunluk değerine sahip çalıĢtırmaya ait dağıtım planları alınmıĢtır. ToplulaĢtırması tamamlanan çalıĢma alanlarının teknisyen tarafından gerçekleĢtirilen dağıtım planı geleneksel yöntem adında sunulmuĢtur. Ayrıca Inceyol‟un 2014 yılında gerçekleĢtirdiği doktora tez çalıĢmasında önerdiği yöntem Ekinözü köyüne uygulanmıĢtır ve karĢılaĢtırmada bu yöntemin sonuçları ilgili çalıĢmadan alınmıĢtır (Inceyol, 2014).

Çizelge 5.9. Dağıtım planlarının parsel sayısı ve ortalama parsel büyüklüklerine göre karĢılaĢtırılması Kadastro Durumu Geleneksel (Teknisyen) Ġnceyol, 2014 GA DE SS Parsel Sayısı 1130 509 774 534 517 483 Azalma Oranı (%) - 54.95 31.50 44.81 46.09 57.25 Ortalama Parsel Büyüklüğü (m2 ) 20915.19 46432.54 30535.09 44258.75 45714.07 48932.03 Artma Oranı (%) - 122.00 45.99 111.61 118.56 133.95

Çizelge 5.9‟da kadastro durumu, mülakat esaslı yönteme göre teknisyen tarafından gerçekleĢtirilen dağıtım planı, Ġnceyol‟un önerdiği yöntem ve bu tez çalıĢmasında kullanılan yöntemler tarafından elde edilen dağıtım planlarının parsel sayısı ve ortalama parsel büyükleri (1. derece alana göre) verilmektedir. Ayrıca yöntemler için parsel sayısı azalma oranı ve ortalama parsel büyüklüğü artma oranı da Çizelge 5.9‟ da sunulmaktadır. Çizelge 5.9 incelendiğinde, parsel sayısı azalma oranı baĢka bir deyiĢle toplulaĢtırma oranına göre SS yöntemi parsel sayısını 1130‟dan 483‟e düĢürerek %57.25 ile en baĢarılı dağıtım planını elde etmiĢtir ve buna bağlı olarak ortalama parsel büyüklüğünde kadastro durumuna göre yaklaĢık %134‟ lük bir artıĢ sağlamıĢtır. DE yöntemi teknisyen tarafından elde edilen dağıtım planına çok yakın sonuçlar elde ederken, GA yöntemi 534 parsel sayısı ile onları takip etmiĢtir. Inceyol tarafından önerilen yöntem ise kadastro durumunda iyileĢtirme gösterse de diğer yöntemlere epey geride kalmıĢtır. Dağıtım planları için elde edilen amaç fonksiyonu uygunluk değerlerinde ön planda olan SS yönteminin parsel sayısı ve ortalama parsel büyüklüğü kriterlerinde de en baĢarılı sonuçları elde etmesi amaç fonksiyonun doğruluğunu bir kez daha kanıtlamaktadır.

Çizelge 5.10 dağıtım planlarının iĢletme baĢına düĢen parsel sayılarını göstermektedir. Çizelge 5.10 incelendiğinde kadastro durumunda tek parsele sahip iĢletme sayısı 195 iken, bir iĢletmenin en fazla 77 parseli bulunmaktadır. Geleneksel yöntemde ise tek parsele sahip iĢletme sayısı 291‟e yükselirken, bir iĢletmenin en fazla parsel sayısı 16‟ya düĢmektedir.

10 6 1.47 - - 1 0.24 1 0.24 - - - - 11 12 2.93 - - 3 0.73 - - - - 1 0.24 12 4 0.98 - - - - - - - - 13 4 0.98 - - 3 0.73 - - 1 0.24 - - 14 3 0.73 - - - - - - - - 15 2 0.49 - - - - - - - - 16 1 0.24 1 0.24 1 0.24 - - - - 17 3 0.73 - - - - - - - - 18 2 0.49 - - - - - - - - 19 2 0.49 - - - - - - - - 20 1 0.24 - - - - - - - - 23 - - - - 1 0.24 - - - - 24 2 0.49 - - - - - - - - 27 1 0.24 - - - - - - - - 28 1 0.24 - - - - - - - - 34 1 0.24 - - - - - - - - 77 1 0.24 - - - - - - - - Toplam 409 100 409 100 409 100 409 100 409 100 409 100

Çizelge 5.10‟da iĢletme baĢına düĢen parsel sayılarına bakıldığında SS ve DE yöntemlerinin diğerlerine göre daha baĢarılı olduğu görülmektedir. Inceyol‟un yöntemi tek parsele sahip iĢletme sayısını 281 bularak, teknisyen tarafından yapılan dağıtım planına göre baĢarısız olmuĢtur. Ayrıca bir iĢletmenin en fazla parsel sayısını ise 23 bularak en kötü değeri elde etmiĢtir. Ġnceyol‟un önerdiği yöntemde GA yöntemi kullanmasına rağmen bu tez çalıĢmasındaki GA yönteminin gerisinde kalmıĢtır. Yöntemler ve uygulanıĢ Ģekilleri aynı olsa da iki yöntem farklı amaç fonksiyonu kullanmaktadır. Bu tez çalıĢması kapsamında önerilen amaç fonksiyonun arazi dağıtım planlarını daha baĢarılı ve verimli Ģekilde değerlendirebildiği söylenebilir. GA yöntemi tek parsele sahip iĢletme sayısında DE ve SS in gerisinde kalsa da bir iĢletmenin sahip olduğu en fazla parsel sayısını 10‟a düĢürmüĢtür.

Çizelge 5.11‟de dağıtım planlarının hisseli parsel sayılarına göre karĢılaĢtırılması gerçekleĢtirilmiĢtir. Çizelge 5.11‟ i genel beklentiler üzerinden yorumlarsak, kadastro durumunda 258 hisseli parsele sahip olan Ekinözü çalıĢma alanı için tüm yöntemler

dağıtım planlarında hisseli parsel sayısını azaltmıĢtır. GA, hisseli parsel sayısını 10‟ a düĢürerek diğer yöntemlere göre hisseli parsel sayısını azaltma hususunda daha baĢarılı olmuĢtur. SS ve DE yöntemleri hisseli parsel sayısını 15 ve 16‟ ya indirerek kabul edilebilir bir sonuç elde etmiĢler ve 33 hisseli parsel sayısı elde eden teknisyeni geride bırakmıĢlardır.

Çizelge 5.11. Dağıtım planlarının hisseli parsel sayısına göre karĢılaĢtırılması Bir Parseldeki

Hisse Sayısı

Hisseli Parsel Sayıları Kadastro Durumu Geleneksel (Teknisyen) Ġnceyol, 2014 GA DE SS 1 872 476 724 524 502 467 2 154 14 29 4 6 7 3 62 4 17 2 3 3 4 12 5 1 1 3 1 5 6 4 - - - 1 6 8 1 - - - - 7 2 1 - - - - 8 10 3 - - - - 10 1 - - - - - 11 1 - - - - - 12 - - - 1 1 3 13 - - - 1 1 - 14 - 1 2 - - - 21 - - 1 - - - 25 1 - - - - - 34 - - - 1 1 1 57 1 - - - - - Hisseli Parsel Sayısı 258 33 50 10 15 16 Toplam 1130 509 774 534 517 483

Ekinözü köyü için elde edilen tüm deneysel sonuçlar genel olarak değerlendirildiğinde, SS yönteminin diğer yöntemlere göre çok daha baĢarılı olduğu görülmektedir. Ayrıca DE ve SS yöntemleri tüm dağıtım planı kriterlerinde teknisyen tarafından gerçekleĢtirilen dağıtım planını göre daha ideal ve etkin dağıtım planları oluĢturmuĢlardır. ĠĢleme giren parsel sayısı ve çalıĢma alanının karmaĢıklığı arttıkça teknisyenin baĢarısı düĢerken, önerilen yöntemlerin baĢarısının daha da arttığı görülmektedir. Arazi toplulaĢtırması uzmanlarıyla yapılan görüĢmeler sonucunda bir teknisyen tarafından Ekinözü köyünün arazi dağıtımını yapabilmek için yaklaĢık 45 iĢ gününe ihtiyacı olduğu belirtilmiĢtir. Önerilen algoritma ve kullanılan yöntemler ile dağıtım dakikalar içinde tamamlanmıĢtır. Ayrıca GA yöntemi ile bu çalıĢma alanı için

baĢarılı olduğunu göstermiĢtir. Üç farklı çalıĢma alanı üzerinde yöntemlerin baĢarılı olması yöntemlerin güvenilirliği ve sağlamlığını ortaya koymuĢtur. Ayrıca literatürdeki çalıĢmalardan farklı olarak, gerçekleĢtirilen uzman sistem ile her hangi bir manuel müdahale de bulunmadan dağıtım planları tamamıyla otomatik olarak çıkarılmıĢtır.

6. ARAZĠ PARSELASYON PROBLEMĠNĠN GENETĠK ALGORĠTMALAR ĠLE