Zeki optimizasyonda temel yaklaşımlar

Zeki optimizasyonu daha iyi anlamak adına, söz konusu algoritmalar – teknikler içerisinde sıklıkla başvurulan temel yaklaşımları, detaylardan arınmak suretiyle kısaca şöyle açıklayabiliriz:

 İteratif – Döngüsel Çözüm Süreci: Nasıl ki gerçek dünya tabanlı problemlerin çözümü noktasında insanoğlu olarak kimi zaman deneme – yanılma yöntemleri kullanabiliyor ya da bazı problemleri benzer işlem adımlarını tekrar ederek çözebiliyorsak, bilgisayarların programlanması süreçlerinde sık kullanılan yaklaşımlardan birisi de iteratif – döngüsel çözüm süreçlerini kullanmaktır. Döngü adı verilen özel kod yapılarıyla gerçekleştirilen bu çözüm süreçleri, zeki optimizasyon içerisinde de kullanılmaktadır. Burada amaç, aynı mantıksal ve matematiksel işlemlerin üst üste devreye sokulması suretiyle çözümsüz problem yapısının aşındırmak

suretiyle istendik çözüm düzeyine ulaşılmasıdır. Zeki optimizasyonda, iteratif – döngüsel çözüm süreçleri ya ‘belirli sayı kadar’ aynı algoritmik adımların ‘tekrar edilmesi’ suretiyle gerçekleştirilmekte ya da ‘arzu edilen bir çözüm noktasını (ya da en azından yakın değerleri) durma noktası kabul ederek’ yine söz konusu algoritmik adımların ‘tekrar edilmesi’ şeklinde gerçekleştirilmektedir. Bunlar dışında, iteratif – döngüsel çözüm sürecini, algoritmada yer alan herhangi bir parametrenin belirli bir değere ulaşmasına kadar gerçekleştirilmesi yaklaşımı da kimi zaman izlenebilmektedir.

 Çözüm Nesneleri Kullanımı: Zeki optimizasyonun etkin çözüm bulma konusundaki yetenekleri kuşkusuz ki ‘bir elin nesi var; iki elin sesi var’ mantığı çevresinde birleşen, çok sayıda çözüm nesnesinin çözüm uzayında kullanılması yaklaşımıyla ilişkilidir. Günümüz zeki optimizasyon çalışmalarına baktığımız zaman, söz konusu tekniklerin – algoritmaların, çeşitli yardımcı parametrelere sahip, belirli sayıda çözüm nesnelerini çözüm sürecinde kullanma yoluna gittiklerini görebiliriz. Burada amaç, optimize edilecek problem üzerinde çok sayıda çözüm nesnesinin uğraşması ve iteratif – döngüsel süreç sayesinde adım adım, en iyi çözüme sahip nesne ya da nesnelerin elde edilmesidir. Çözüm nesnelerinin yapıları genellikle dayalı olduğu (ya da esinlenmiş olduğu) benzetim yaklaşımına göre farklılık göstermekle beraber, amaçları değişmemektedir.

 Rastgele Yürüyüş (Random Walk): Yine insan düşünce ve davranış şekillerine odaklanmak gerekirse, nasıl ki bazen problem çözümlerinde rastgele kararlar ve davranışlar bizi bir şekilde çözüme ulaştırabiliyorsa, zeki optimizasyonda da bu ‘rastgelelik’ işe yaramaktadır. Bu durumu yine doğal dinamiklerin özünde gözlemleyebildiğimiz ama geniş çerçevede bir düzene karşılık gelen rastgele olgular (Kaos) ile de açıklayabiliriz. Zeki optimizasyona dönecek olursak, bu rastgelelik, bir önceki madde altında açıkladığımız çözüm nesnelerinin rastgele yürüyüş (random walk) yaklaşımı altında, -günümüz algoritmalarında da sıklıkla görülen- çözüm uzayında rastgele hareketleri ile açıklanabilmektedir (Hassanien ve Emary, 2016; Yang, 2010b). İfade edilen rastgele hareketler, çözüm elemanlarının konumlarının genellikle rastgele üretilen sayılar aracılığıyla değiştirilmesi

şekilde olmaktadır. Bu rastgele yürüyüş esnasında ulaşılan noktalar optimum çözüm bağlamında değerlendirilmekte ve ulaşılan noktalar, çözüm nesnelerinin sonraki rastgele hareketleri üzerinde de etki sahibi olabilmektedir. Bu varsayılan konum değiştirme dışında, zeki optimizasyonda kendine yer edinen diğer rastgele yürüyüş şekli de ‘Levy Uçuşları (Levy Flights)’ olarak adlandırılmaktadır (Mandelbrot, 1982: 289). Levy Uçuşları’nda, varsayılan rastgele yürüyüş yaklaşımından farklı olarak, hareketin yapılması aşamasında olasılık dağılımlarından faydalanılması söz konusu olmaktadır. Burada kısaca ifade edilen, her iki rastgele yürüyüş yaklaşımına yönelik detaylar, ilerleyen bölümler / alt-başlıklar kapsamında daha sağlıklı anlaşılabilecektir.

 Sezgisellik / Metasezgisellik: İnsanoğlunun genel olarak yaşamında, özel olarak ise karar verme süreçlerinde sıklıkla izlediği yaklaşımlardan birisi de sezgilerini kullanmaktır. Bu bağlamda, sezgilerine güvenmek ifadesi de eylemlerinde sezgilerine sıklıkla başvuran insanlar için kullanılabilmektedir. Bu yaklaşıma benzer olarak zeki optimizasyonda problem çözümlerinde sezgisel yaklaşımlar yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Buradaki sezgisellik, çözümün nerede bulunacağından emin olamamakla birlikte, çözüm nesnelerinin, algoritma içi yapılardan güç almak suretiyle, kısıtlı mantıksal ve matematiksel bileşenlerle birlikte, çözümün bulunmasının garanti olmadığı şartlar altında, emin adımlarla işe koşulmasıyla bağlantılıdır (Karaboğa, 2014; Weise, 2009; Yang, 2010b: 4). Problem odaklı olan sezgiselliğin mantıksal yönünün yanında matematiksel karşılığı da, bir önceki madde altında anlatılan rastgele yürüyüş ile gerçekleştirilebilmektedir. Diğer yandan, problem odaklı olmamak (sezgisel yaklaşımlar gibi problemin spesifik avantajlarına dayanma eğilimi göstermemek) ile birlikte, yerel optimumlara yakalanma gibi sorunlardan kurtulabilen, dolayısıyla daha karmaşık optimizasyon problemlerinin çözümü noktasında işe koşulan, sezgiselliğin bir üst noktası olan metasezgisellik de, zeki optimizasyonun temel yaklaşımlarından birisi olarak ifade edilmelidir (Gendreau ve Potvin, 2010; Talbi, 2009; Weise, 2009; Yang, 2010b).

 Çözüm Uzayı Düzenlemeleri: Esasında zeki optimizasyonun söz konusu olduğu çözüm uzayları, optimum değer(ler)in bulunacağı amaç fonksiyonu ya da fonksiyonları ile ilişkili olmakla beraber, bazı tekniklerde – algoritmalarda özel düzenlemelere de tabi olmaktadır. Ele alınan problemin klasik düzenine göre bazen çözüm uzayında çeşitli düzenlemeler (Örneğin; çözüm uzayının kısıtlarla kontrol edilmesi, sınır değerlerin normalizasyonu…vb.) yapılabilmektedir. Yine konuyla ilişkili olarak, ayrık optimizasyon ile ve daha spesifik anlamda kombinasyonel optimizasyon ile ilgilenen bazı zeki optimizasyon tekniklerinin – algoritmalarının graf (graph) tabanlı çözüm uzayları kullanması da bu düzenlemeler içerisinde ifade edilebilmektedir. Kısaca çözüm uzayı düzenlemelerini zeki optimizasyon süreçlerinin ilgili problemlere başarılı bir şekilde uygulanabilmesi adına yapılan, ‘ön- optimizasyon’ yaklaşımlarından birisi olarak kabul edebiliriz.

Şekil 2. 4. Zeki optimizasyonda sıklıkla başvurulan temel yaklaşımlar.