Bal arılarının davranış modelinden algoritma

BAL ARILARININ ‘KEŞFET-DANS ET-EN İYİYE HÜCUM ET’ MODELİ ARTIK ASKERLİKTEN TIBBA, HER ALANDA KULLANILABİLİYOR

Arım, balım, modelim…

Doğada bilinen en seçici türlerden biri olan bal arılarının en iyiyi bulmak üzere yaptıkları araştırma, en iyi ve en uygun kaynak bulunduğu zaman tüm arıların aynı bölgeye hücum etmesi gibi genetik çalışma prensipleri, Kayseri Erciyes Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Derviş Karaboğa’ya ilham kaynağı oldu. Prof. Karaboğa, arıların nektar arama davranışını model alarak Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony- ABC) adında bir algoritma geliştirdi. Amaç en iyiyi en az enerjiyle en kısa zamanda bulmak!

ÜRÜN DİRİER, urun.dirier@aktuel.com.tr

Kahvaltı soframızdaki bir kâse balı üretebilmek için arıların kusursuz bir çalışma planı yaptıklarını biliyoruz. Bir kolonideki binlerce arı birbirleriyle uyum içerisinde çalışarak 100 kilometrekarelik arazideki en zengin nektar kaynaklarını bulup çiçek özlerini kovana taşıyor. Ancak arılar buldukları “her çiçekten bal almıyor”. Doğada bilinen en seçici türlerden biri olan bal arıları, en iyiyi bulmak için profesyonel bir araştırma-geliştirme departmanı gibi çalışıyor. En zengin ve kaliteli nektar içeriğine sahip olan çiçek bölgelerini araştırırken, bölgenin kovana uzaklığı, hava koşulları ve günün hangi vaktinde olunduğu gibi parametreleri de göz önünde bulunduruyor. Grup zekâsının en olağanüstü örneklerinden birini sergileyen bal arıları için hedef en iyiye, en az enerjiyi sarf ederek yani en kısa yoldan ulaşmak. Bu hedefe ulaşmak için ortak hareket ediyorlar. Ortak karar verme sürecindeki en önemli arı hareketi ise arı dansı. Arılar zengin nektar bölgesi ararlarken mesafe, nektarın kalitesi gibi bilgileri devamlı olarak kaydediyorlar. Ancak bir öncekinden daha iyi ve uygun bir kaynak bulduklarında geçmiş bilgileri siliyorlar. Bu, mükemmeli arayan bal arılarının en önemli özelliklerinden biri. Yeni bir besin kaynağı bulan arı, koloninin diğer üyelerine haber vermek üzere hemen kovanına geri dönüyor. Kaynağın kovana uzaklığı, doğrultusu, zenginliği gibi gerekli her türlü bilgi ise arı dansında gizli. Bu dans bilginin niteliğine göre değişiyor. Örneğin “daire dansı” kaynağın kovana 15 metreden daha yakın mesafede olduğunu gösteriyor. Arılar 25-100 metre arasındaki besin kaynakları için de “sallanma dansı”nı kullanıyor. Kovana 100 metreden daha uzak kaynaklar içinse kaynağın uzaklığını, koordinatlarını ve niteliğini bildiren “kuyruk dansı” ile iletişim kuruyor. Ancak tek bir arının dansı ile tüm kovan harekete geçmiyor. Öncelikle koloniden bir grup arı öncü olarak işaret edilen bölgeye gidiyor. Bu öncü grup uçuştan döndüğünde onlar da dans ediyorsa o zaman diğer arılar da hedefe doğru uygun adım marş. Bulunan besin kaynağının verimsiz olması durumunda da arılar dans ediyor. Yalnız bu dans isteksizce yapılıyor ve kısa sürüyor. Bu durumda kolonideki sayıları yüzde 5-10 civarında olan kâşif arılar yeni bal kaynakları aramak için yola çıkıyor. Rasgele araştırma yapan bu kâşif arılar, yeni bir kaynak keşfettikleri zaman dans etmek üzere derhal kovanın yolunu tutuyor. Ve bu böyle sürüp gidiyor.

Yüzlerce “en iyi çözüm”

İşte arıların en iyiyi bulmak üzere yaptıkları araştırma, en iyi ve en uygun kaynak bulunduğu zaman diğer arıların da derhal o bölgeye yönelmesi, Kayseri Erciyes Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Derviş Karaboğa’ya ilham vermiş. Prof. Karaboğa, arıların bal yapmak üzere nektar arama davranışını model alarak Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony- ABC) adında bir algoritma geliştirmiş. Bu algoritma askeri alandan uçuş sistemlerinin kontrolüne, inşaat sektöründen tıp alanına, elektronik devrelerden yapay sinir ağı tasarımlarına, mühendislik sorunlarının çözümünden veri madenciliğine ve fabrikaları tam kapasite çalıştırma programlarına kadar hemen her alanda kullanılabiliyor. Prof. Karaboğa, algoritmanın insan gruplarının doğru ve işlevsel çalıştırılması için de kullanılabileceğini belirtiyor. Amaç tabii ki bir işi en kısa zamanda en verimli şekilde yapıp bitirmek. Türkiye ve dünyadan pek çok üniversitenin de araştırmalarında kullandığı ABC algoritması, en iyiye ulaşmak için milyonlarca olasılığı gözden geçirerek inceliyor. “İnsan zekâsı en çok birkaç tane en iyi çözüm yöntemi bulurken, bu algoritma yüzlerce en iyi çözümü bulabiliyor” diyen Prof. Karaboğa, algoritmayı özetle şöyle anlatıyor:

Kâşif arılar milyonlarca olasılık deniyor

“ABC algoritmasının temel aldığı minimal modelde üç çeşit yapay arımız bulunuyor. Bunlar işçi arılar, gözcü arılar ve kâşif arılar. Öncelikle kâşif arılar probleme yönelik olarak rasgele belirlenen çözüm noktalarına yerleştiriliyor ve artık birer kaynakları olduğundan işçi arı durumuna geçiyorlar. Her bir işçi arı elindeki çözümden, diğer arılardan aldığı bilgiler ışığında alternatif çözümler üretiyor. Elindeki çözümden (nektar kaynağı) daha iyi bir çözüm bulduğunda ise diğerini terk edip bu kaynağa yöneliyor. Daha sonra devreye gözcü arılar giriyor ve işçi arıların kaynak hakkında verdikleri bilgileri kullanarak bu arıların gittikleri kaynakların etrafındaki kaynaklara (çözümlere) yöneliyorlar. Eğer kaynak (çözüm) işe yaramaz ise yapay kâşif arılar başka kaynaklar (çözümler) bulmak üzere yeniden işbaşı yapıyor. Bu aşamalar algoritmik formda,
• İşçi arıları kaynaklara gönder ve nektar miktarlarını hesapla
• Gözcü arıları kaynaklara gönder ve nektar miktarlarını hesapla
• Rasgele yeni kaynaklar bulmaları için kâşif arıları gönder
• O ana kadarki en iyi kaynağı hafızada tut, şeklinde ifade ediliyor.

ABC algoritmasıyla ilgili makaleleri Journal of Global Optimization, Neural Network World, Journal of the Franklin Institute ve International Journal of Electrical Power and Energy Systems Engineering gibi uluslararası, saygın bilimsel dergilerde yayımlanan Prof. Karaboğa, algoritmanın 5 bin parametreli karmaşık problemlerde bile çözüm üretebildiğini söylüyor. Özetlemek gerekirse, gerçek hayattaki her bir çiçek, algoritmada bir çözüme denk geliyor. Yapay arılar bu çözüme ulaşabilmek için mevcut parametrelerle milyonlarca olasılık deniyor. İstenen standartlara en uygun çözüme ulaşıldığında ise kâşif arı diğer arılara haber veriyor ve sistemdeki tüm arılar aynı çözüm üzerinde çalışmaya ve çözümü mükemmelleştirmeye çalışıyor. Ümit vaat etmeyen çözüm olasılıkları üzerindeyse durulmuyor. Daha iyi çözüm bulunduğu an diğerleri derhâl elimine ediliyor.
ABC ile ilgili ilk makalesini 2005 yılında yayımlayan Prof. Karaboğa’nın geliştirdiği bu algoritma artık pek çok üniversite çalışmalarında ve araştırmalarında kullanılıyor. Algoritmanın şimdiye kadar uygulandığı çalışmalardan bazı örnekler:

Savunmada arı modeli

Kablosuz sensörler: Prof. Karaboğa ve ekibinden Bahriye Baştürk Akay ile Celal Öztürk, özellikle askeri alanda sınır güvenliği sağlamak amacıyla geliştirilen kablosuz sensörlerin enerji problemini çözmek için arı algoritmasını kullanıyor. Kablosuz sensör, bir bölgedeki sıcaklık, nem, ışık, ses, basınç, kirlilik, toprak bileşimi, gürültü seviyesi, titreşim, nesne hareketleri ve fiziksel durum gibi bilgileri ileten bir tür minyatür algılayıcı. Bunlardan milyonlarcası bir bölgeye atıldığında, o bölge hakkında devamlı surette istihbarat sağlanabiliyor. Bu yüzden bu sensörler askeri alanda büyük önem taşıyor. Bu minik aygıtlar kendi aralarında birbirlerine sinyal yollayarak tüm bölge hakkında ana merkeze bilgi aktarımı yapıyor. Askeri alan dışında, nesli tükenmekte olan hayvanların gözlenmesi, hasta takibi, trafik akışının takip edilmesi ve orman yangınlarının tespiti gibi amaçlarla da kullanılabiliyor. Ancak bu sensörlerin en büyük problemi enerji takviyesi yapılamıyor oluşu. Prof. Karaboğa ve ekibi, bu sorunu aşmak için arı algoritmasını kullanıyor. Sensörlerin uygun şekilde yerleştirilmesi ömürlerini uzatıyor. Sensörlerin muhtemel yerleşim durumları gerçek arı dünyasındaki çiçeklerin pozisyonlarına, sensörlerin etki alanlarının toplamı ve sensör sayısının azlığı ise çiçeklerin nektar miktarlarına karşılık geliyor. Nasıl ki arılar fazla enerji sarf etmemek için belli bir güzergâh izleyerek çiçekleri geziyorsa, yapay arılar da sensörler için daha iyi yerleşim alternatifleri arıyor. Sensörler birbirinden uzaklaştıkça daha çok enerji harcamak zorunda kaldıklarından, iyi bir yerleşim planı enerji sarfiyatını minimuma indiriyor. Çalışma halen devam ediyor. Karaboğa algoritmanın çok yüksek hızda seyreden askeri füzelerde de kullanılabileceğini belirterek, “Bu füzelerin navigasyonla ilgili problemlerini anlık çözmesi gerekiyor. Yönlendirilen yere ulaşması için mevcut uçuş parametresini koruması ve çok sayıda parametrenin aynı anda çözülmesi gerekiyor. Uçak sistemleri, dengesiz sistemlerdir. Bilgisayar sistemi olmadan bunlar havada kalamaz. Bunun için sensörlerden gelen parametreler eş zamanlı çözülmeli ve platformun neresine, ne tarz bir tepki uygulanması gerektiği belirlenip, tepki üretilmelidir” diyor.

Yapay doktorlar yolda

Veri madenciliği: Günümüzde bilgi teknolojilerinin kullanımının artmasıyla verilerin bilgiye dönüşümü iyice önem kazandı. Özellikle tıbbi alanda bu daha da önemli. Bu amaçla ABC, medikal verilerin hastalık teşhisi ve tahmininde hekime yardımcı olacak karar destek sistemlerinin tasarımına yönelik bir programda kullanılmış. Prof. Karaboğa ve ekibinin gerçekleştirdiği bu uygulamalarda, hastalardan alınan verilerden hastalık çeşitlerinin en doğru şekilde belirlenmesi hedefleniyor. Hastalık çeşitleri çiçeklerin pozisyonlarına karşılık gelirken hastalığın doğru belirlenme oranı da çiçeklerin nektar seviyelerini sembolize ediyor. Bir kişinin ateş, ishal, tansiyon gibi tüm sağlık bilgileri düzenli olarak sisteme girildiğinde, sistem tüm alanlarda uzmanlaşmış bir doktor gibi çalışarak, olasılıklar havuzundan örneğin hastanın kanser olma ihtimalini görerek alarm veriyor.

En iyi çimentoyu arılar buluyor

Beton karışımı: Erciyes Üniversitesi İnşaat Mühendisliği bölümünde gerçekleştirilen bu çalışmada ise ABC, mükemmel çimentonun formülünü bulmak için kullanılmış. Mukavemeti yüksek ve ekonomik olan çimentonun üretilebilmesi için yapay arılar çimentonun içinde kullanılacak tüm malzemeleri değişik oranlarda karıştırarak milyonlarca olasılık deniyor. Sistem zemin ve katlar için ayrı ayrı çimento formülasyonları üretiyor. Malzemelerin her bir karışım kombinasyonu yapay arılar için alternatif bir çiçeğe karşılık geliyor ve bu kombinasyonun ürettiği beton maliyeti ile kalitesi de nektar miktarıyla ilişkilendiriliyor. İşçi ve gözcü arılar bilinen karışım bilgilerini kullanarak daha iyi karışımları bulmaya çalışırken, kâşif arılar yepyeni karışımları keşfetmeye çalışıyor. Bu çalışma ticari alanda kullanılmak üzere bir paket program haline getirilmiş bile.

Taşıyıcı çatı sistemleri: ABC algoritması kullanılarak Aksaray Üniversitesi İnşaat Mühendisliği bölümünde yapılan bir çalışmada ise, çelik kafes sistemlerinin taşıyıcılığının mükemmelleştirilmesi sağlanmış. Bu uygulamalarda malzemelerin olası değerleri muhtemel bir çözüme ve dolayısıyla yapay bir çiçeğin pozisyonuna karşılık geliyor.

Sayısal süzgeç tasarımı: Erciyes Üniversitesi Elektrik Elektronik Bölümü’nde Prof. Karaboğa’nın eşi Nurhan Karaboğa tarafından yapılan bu çalışmada ise ABC, haberleşme sistemlerinde istenmeyen frekansların bastırılması amacıyla kullanılmış. Sayısal süzgeci tanımlayan bir katsayılar dizisi bir yapay çiçeği temsil ediyor, bu süzgecin başarısı ise çiçeğin nektar zenginliği ile orantılı. Gözcü, işçi ve kâşif arılar birlikte çalışarak istenen özellikleri sağlayan en ekonomik süzgeci tasarlamayı başarmış.

Basınç tankı tasarımı: Bu çalışmada da ABC, kullanılan malzemenin kalınlığı, tank uzunluğu, başlık çapı gibi parametrelerin tayininde kullanılmış. Olası farklı tank tasarımları farklı çiçek pozisyonlarına karşılık geliyor. Kâşif arılar farklı yeni tasarımlar bulabilmek için rasgele yeni çiçek arayışındayken, işçi ve gözcü arılar da eldeki çözümlerden faydalanarak daha iyi bir basınç tankı tasarımı arayışına giriyor.

ABC algoritması, Hindistan Hyderabad Üniversitesi, Çin Hohai Üniversitesi, Hindistan Jawaharlal Nehru Teknik Üniversitesi, Çin Dalian Teknoloji Üniversitesi, Tayland Asya Teknoloji Enstitüsü, Hindistan Ulusal Teknoloji Enstitüsü ve Meksika Avanzada Ulusal Enformatik Laboratuarı’nda da çeşitli araştırmalarda başarıyla kullanılmış.

Not: Prof. Derviş Karaboğa’nın ABC algoritması, hakemli bir bilimsel makale sitesi olan ve ancak birkaç bilim insanının referans olmasıyla girilebilen http://www.scholarpedia.org’da da yayınlanıyor. Prof. Karaboğa bu siteye giren ilk Türk bilim insanı. Arı algoritmasını kullanmak isteyenler http://mf.erciyes.edu.tr/abc adresine tıklayarak programı ücretsiz olarak indirebilirler.

Reklamlar

One Comment Kendi yorumunu ekle

  1. Ozan dedi ki:

    Çok işime yarayan bir yayın olmuş teşekkürler.

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap / Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap / Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap / Değiştir )

Google+ fotoğrafı

Google+ hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap / Değiştir )

Connecting to %s