SZ, ilk olarak Gerardo Beni ve Jing Wang tarafından (1993) hücresel robotik sistemler bağlamında önerilmiş olan bir kavram olmakla beraber, YZ araştırma alanı içerisinde, merkezi bir kontrole bağlı olmayan, bireysel zekânın ötesini gerektiren problemlere karşı ortak zekâda davranışlar sergileyen ve yine kendi kendine organize olabilen, doğal ya da yapay sistemler için kullanılan bir yaklaşımı ifade etmektedir (Blum ve Li, 2008; Engelbrecht, 2006; Garnier ve ark., 2007; Köse, 2015; Krause ve ark., 2010; Li ve ark., 2017). Bu yaklaşım içerisinde incelenebilen sistemler genel olarak doğadan esinlenilmiş olmakla beraber, çok sayıda bireyin problemlere karşı ortak davranış yaklaşımı içerisinde birleştiği, birbirleriyle ve içerisinde bulundukları karmaşık ortamla etkileşimin söz konusu olduğu bir bütüne karşılık gelmektedir (Andreasik, 2009; Bonabeau ve ark., 1999; Kennedy ve ark., 2001; Pan, 2016). SZ ile alakalı olarak değerlendirebileceğimiz, doğada yer alan sistemler genelde kuş sürüleri, balık sürüleri, karıncalar, arılar ve ortak davranış yönünde kabul edilebilecek her türlü canlı – cansız gruplar (Örneğin; bakteriler, akarsular… vb.) olabilmektedir (Blum ve Li, 2008; Garnier ve ark., 2007; Kennedy, 2006; Parpinelli ve Lopes, 2011).
Bir sistemin SZ kapsamında kabul edilebilmesi için taşıması gereken temel özellik ve işlevleri, literatürü ve araştırma tecrübelerimizi dikkate almak suretiyle, kısaca şöyle sıralayabiliriz (Ahmed ve Glasgow, 2012; Dorigo ve Birattari, 2007; Engelbrecht, 2006; Hassanien ve Emary, 2016; Köse, 2015; Yang, 2010b; Yang ve ark., 2013):
Tipik bir sürüyü oluşturan, çok sayıda doğal veya yapay nesne – unsur,
Sistem içerisinde yer alan nesne – unsurlar arası veya nesneler – unsurlar ile bulundukları ortam arası etkileşimsel süreçler,
Spesifik anlamda anlaşılamayan, ancak sistem bütününe baktığında ‘zeki’ kabul edebileceğimiz davranışlar – hareketler,
Sistemde yer alan nesne – unsurları kontrol eden bir merkezi iradenin olmaması,
Sistemdeki ortak davranışlar – hareketlere yönelik kendiliğinden ortak kurallar bütünü.
Şekil 2. 5. SZ tabanlı bir sistemde temel özellik ve işlevler.
Belirtilen bütün özellik ve işlevler zeki optimizasyon ile ilişkili temel yaklaşımlarla harmanlandığında, ortaya etkin optimizasyon algoritmaları çıkmaktadır. Ayrıca, SZ tabanlı zeki optimizasyon tekniklerinin etkin ve verimli çözümler üretmesi noktasında, zaman içerisinde ‘olmazsa olmaz’ hale gelmiş çeşitli kabuller de bulunmaktadır.
2.4.1. Sürü zekâsı tekniklerinde temel kabuller
Tecrübelerimizi dikkate almak suretiyle, ilgili yaklaşıma dâhil tekniklerin genellikle tipik özellik ve işlevleri olarak da görebileceğimiz ve yeni tekniklerin tasarlanıp geliştirilmesinde dikkate alınabilecek temel kabulleri şöyle açıklayabiliriz:
Başlangıç parametreleri (N adet çözüm nesneleri – parçacıklar, tekniğe özgü değişkenler),
Başlangıçta belirlenmiş çözüm uzayı sınırları (Örneğin; çözümün -100 ile +100 değer aralığını içerisinde aranması),
Optimizasyon sürecine yönelik durma kriteri (Örneğin; iterasyon sayısı, arzu edilen bir çözüm değeri… vb.),
Çözüm sürecinde, optimum değere ulaşma noktasında çözüm nesnelerinin (metnin bundan sonraki kısımlarında parçacık olarak anılacaktır.) arzu edilen değerler çevresinde hareket halinde olan çözüm nesnelerine mantıksal ve matematiksel yollarla yaklaştırılması,
Çözüm sürecine sürülen parçacıkların, birbirleriyle ve çözüm uzayıyla etkileşim içerisine girmesine imkân sağlayacak parametreler (Örneğin; her bir parçacığın hız, parlaklık gibi, esinlenilen dinamiklerin metaforları niteliğinde parametrelerinin olması),
Çözüm sürecinde parçacıkların rastgele yürüyüş yapabilmelerini sağlayacak, hareket yönelimli matematiksel yaklaşımlar,
Çözüm sürecinde kimi başarılı parçacıkların arzu edilen çözüme daha hızlı ulaşabilmesi adına parametrelerini güncelleyen gerekli matematiksel düzenlemeler,
Evrimsel hesaplama yönünde tasarlandıkları takdirde, parçacıkların buldukları çözümlere göre geliştirilmesini veya elimine edilmesini sağlayacak gerekli matematiksel ifadeler.
Bu kabuller aslında SZ algoritmalarının iskeletini oluşturan temel kabuller olmakla beraber; bir algoritmanın literatürde farklı bir yaklaşım olarak kabul edilmesine sebep olarak, ortaya koyduğu performans ve çalışma mekanizmasıyla alakalı alternatif durumlar gibi çeşitli faktörler de bulunmaktadır.
2.4.2. Sürü zekâsı tekniklerinde alternatif durumlar
İlgili literatürü incelediğimiz zaman, çeşitli alternatif durumların teknikler içerisinde ve çözüm sürecinde kullanıldığını görebiliriz. Bu çalışmada ortaya konulan algoritmaların tasarlanmasında hangi kıstaslara dikkat edildiğini daha iyi anlamak adına bu alternatif durumları kısaca irdelemekte fayda vardır. Yaygın görülen alternatif durumlar, güncel teknik – algoritma örnekleriyle birlikte şu şekildedir:
Rol Dağılımlı Çözüm: Bazı SZ tekniklerinde, parçacıkların rol dağılımları söz konusu olmaktadır. Bu tür tekniklerde elde ettikleri çözüm değerlerine ya da çözüm uzayında bulundukları konumlara göre parçacıklar arası rol dağılımları gerçekleştirilmektedir. Bu çözüm yöntemine en iyi örnek, Yapay Arı Kolonisi [YAK – Artificial Bee Colony (ABC)] verilebilir (Bkz. ikinci bölüm, alt-başlık 2.5.9.).
Evrimsel Süreçli Çözüm: Oldukça sık tercih edilmekle birlikte, zeki optimizasyon tekniklerinin sınıflandırılması noktasında da değindiğimiz EH altında da incelenebilen tekniklerde, çözümü arama süreci sırasında parçacıkların buldukları değerlerin kalitesine, konumlarına veya sürecin gerekliliklerine göre evrimleşmesi söz konusu olmaktadır. Bu noktada, parçacıkların bazıları çaprazlama ile yeni parçacıklar oluşturabilmekte, bazı parçacıklar mutasyon ile farklı özellikler içeren parçacıklara dönüşebilmekte, ya da en basitinden bazı parçacıkların elimine edilip, bazılarının da geliştirilmesi yaklaşımları izlenebilmektedir. Bu çözüm yöntemine yönelik örnek verebileceğimiz başlıca teknikler Diferansiyel Evrim Algoritması [DE – Differential Evolution (DE)], Genetik Algoritma [GA – Genetic Algorithm (GA)] ve Klonal Seçilim Algoritması [KSA – Clonal Selection Algorithm (CSA)] şeklindedir (Bkz. ikinci bölüm, sırasıyla alt-başlık 2.5.3., 2.5.5., ve 2.5.7.). Ayrıca, bir önceki madde altında ifade edilen YAK ile birlikte Karınca Koloni Optimizasyonu [KKO – Ant Colony Optimization (ACO)] (Dorigo ve ark., 1991; Dorigo ve ark., 1996) ve Emperyalist Rekabetçi Algoritma [ERA – Imperialistic Competitive Algorithm (ICA)] (Bkz. ikinci bölüm, alt-başlık 2.5.4.) gibi bazı teknikler de evrimsel süreçli çözüm kapsamında kabul edilebilen, ancak bizzat Evrim Teorisi’ne yönelik özellik ve mekanizmalardan esinlenmeden; çeşitli seçilim, geliştirme, eliminasyon mekanizmaları kullanan teknikler olarak öne çıkmaktadır.
Graf Tabanlı Çözüm: Graf tabanlı çözüm, esasında tekniğin kendi doğasında da birtakım farklılıkları gerektiren bir alternatif durumdur. Bunun en önemli sebebi kuşkusuz ki yöntemin temelinde kombinasyonel optimizasyonun yer almasıdır. İlgili yöntem dâhilinde çözüm uzayı, belirli düğümlerden oluşan bir graf yapısı altında tanımlanmaktadır. Dolayısıyla bu çözüm uzayına yönelik problemler ve çözüm süreci de farklılıklar taşımaktadır. Bu tez çalışmasının kapsamı dışında kalan, graf tabanlı çözüme dayalı SZ teknikleri için KKO ve Zeki Su Damlaları Algoritması [ZSD – Intelligent Water Drops Algorithm (IWDs)] (Shah-Hosseini, 2009) başlıca örnekler olarak verilebilir.
Gruplar Arası Mücadeleli Çözüm: Literatürdeki bazı teknikler içerisinde, parçacıkların gruplara ayrılması ve çözüm sürecinin gruplar arası mücadeleye dayalı olarak devam ettirilmesi şeklinde bir yöntem de izlenmektedir. Bu yönteme en iyi örnekler Emperyalist Rekabetçi Algoritma [ERA – Imperialistic Competitive Algorithm (ICA)] ve Guguk Kuşu Araması [GKA – Cuckoo Search (CS)] teknikleri verilebilmektedir (Bkz. ikinci bölüm, alt- başlık 2.5.4., ve 2.5.6.). Gruplar arası mücadeleli çözüm, rol dağılımlı çözüme benzer yapıda olsa da, bu yöntemde çözüme gruplar arası değerlendirmeler neticesinde (mücadele ile ulaşılması) söz konusu olmaktadır.
SZ’ye yönelik olarak, okuyucunun bilgilendirilmesinin önemli olduğunu düşündüğümüz konuların ardından, bir sonraki alt-başlık kapsamında, ilgili literatürde yer alan başlıca teknikler kısaca açıklanmıştır.