New approach to determine the protection zones for drinking water basins: the case study of Kırklareli dam

Günümüzde insan faaliyetlerinin artması çevresel kaynakların sürdürülebilirliğinin sağlanmasında olumsuzetkiler oluşturmaktadır. Ekonomik kalkınma amaçlı gerçekleştirilen arazi kullanım değişiklikleri, özelliklehassas ekosistemler üzerindeki baskıları arttırmaktadır. Bununla birlikte doğal eşiklerin dikkate alınamadığıidari sınırlar içerisinde gerçekleştirilen planlama faaliyetleri hassas ekosistemlerin koruma - kullanmadengesini sağlayamamaktadır. İçme suyu havzaları, kentsel yerleşimler için vazgeçilmez ekolojikbirimlerdendir. Türkiye’de havza koruma esasları kuş uçuşu mesafeler dikkate alınarak gerçekleştirilmekteve havzanın kendine özgü durumu değerlendirilmemektedir. Bu konuda havzaya özgü gerçekleştirilenkoruma planları ve özel hükümlerde havzalara özgü ekolojik niteliklere yönelik kapsam günümüzdekiuygulamalarda yeni yeni ele alınmaktadır. Bu çalışma kapsamında öncelikle; Kırklareli kentinin içmesuyunun tamamını sağlayan Kırklareli Barajı su toplama havzasının arazi kullanım değişiklikleri 1990, 2000ve 2012 dönemlerine ait CORINE arazi örtüsü verileri esas alınarak değerlendirilmiştir. İkinci aşamadakirletici unsurların olumsuz etkilerinin yüzey suyuna ulaşma durumunu etkileyen veri seti derlenmiş vemesafeye dayalı yaklaşıma alternatif alana özgü su kalitesi mekânsal kontrol yaklaşımı sunulmayaçalışılmıştır. Bununla birlikte havzanın sahip olduğu diğer ekolojik değerlerin de dikkate alınması amacıylaekosistem servisleri yaklaşımı da bu çalışmaya dahil edilmiştir. Bu çalışma ile mesafeye dayalı havza korumaalanlarının belirlenmesi yaklaşımı yerine; havzanın morfolojik özelliklerine ve ekosistem servisleripotansiyeline dayalı bütünleşik havza alt-koruma alanları belirleme yaklaşımı Kırklareli Barajı Havzası içinoluşturulmuştur.Increasing of human activities has negative effects on the sustainability of environmental resources. Economic development aimed land use change decissions are negative pressure on sensitive ecosystems. However, planning activities within administrative boundaries where natural thresholds are not taken into consideration are not effective in providing protection-utilization balance of sensitive ecosystems. Drinking water basins are indispensable ecological units for urban settlements. In Turkey drinking water basin planning process carried out based on euclidean distance measurement system. Therefore unique conditions of the region can not be evaluated sufficiently. Within the scope of this study; firstly, the land use changes of the drinking water basin of the Kırklareli City are going to be evaluated for different years by using Corine Land Cover Data. Secondly, a variety of data have produced as an effective decision support tool in the provision of ecosystem services approach and protection-utilization balance of the basin. Finally, primary, secondary and tertiary conservation areas will be determined in the light of the topography of the basin, geological structure, land use situation, vegetation diversity etc. The study will be tried to integrate the euclidean distance measurement system and unique features of the region to create sustainable drinking water basin conservation process

Automatic mining of accurate and comprehensible numerical classification rules with cat swarm optimization algorithm

Metasezgisel algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır. Genel amaçlı metasezgisel optimizasyon algoritmaları; biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı, spor tabanlı ve kimya tabanlı olmak üzere yedi farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiyle geliştirilmiştir. Veri madenciliği, büyük ölçekli verilerden anlamlı ve faydalı bilginin keşfedilmesi işlemidir. Sınıflandırma kurallarının madenciliği üzerinde en çok çalışılan veri madenciliği problemlerinden biridir ve bu problemde veri kümelerinden kullanıcıların rahatça anlayabileceği kurallar çıkarılmaktadır. Bu çalışmada, en güncel sürü zekâsı optimizasyon algoritmalarından Kedi Sürüsü Optimizasyonu (KSO) bildiğimiz kadarıyla ilk kez nümerik ya da karışık tipte verilerden oluşan veritabanlarında sınıflandırma kurallarının otomatik keşfinde kullanılmıştır. Kuralda yer alabilecek ilgili niteliklerin doğru aralıkları için bir ön işlem kullanılmamış, kurallarla birlikte otomatik olarak bulunması da KSO tarafından sağlanmıştır. Ayrıca, kullanılan amaç fonksiyonu çok esnektir ve farklı amaçlar kolaylıkla fonksiyona entegre edilebilir. Bu amaçla, UCI veri ambarından alınan 4 adet veritabanı kullanılmış; doğru ve anlaşılabilir sınıflandırma kuralları keşfedilmiştir. Bulunan sonuçlarla Weka programından elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. KSO algoritması üzerinde herhangi bir iyileştirme yapılmadığı ve bu alanda ilk kez kullanıldığı halde, elde edilen sonuçların umut verici olduğu gözlenmiştir

Current social-based heuristic optimization algorithms

Optimizasyon bir işi daha iyi yapma işlemidir. Örneğin optimizasyondaki bir f(x) fonksiyonunda sonuç değerlerini minimum yapacak x değerleri bulmak istenir. Optimizasyon problemlerini çözmek için değişik yöntemler önerilmiştir. Bu yöntemlerden bazılarında doğal süreçlerden esinlenilmiştir. Örnek olarak karınca koloni optimizasyon algoritması verilebilir. Bazı diğer yöntemlerde de sosyal olaylardan esinlenilmiştir. Sosyal tabanlı yöntemlerin sayısı fazla olmamakla birlikte en çok bilineni tabu arama algoritmasıdır. Son zamanlarda ise araştırmacılar öğretme-öğrenme tabanlı algoritma, emperyalist yarışmacı algoritma ve parlamenter optimizasyon algoritmasını geliştirmişlerdir. Bu çalışmada ise sosyal tabanlı güncel algoritmalar olan emperyalist yarışmacı algoritma ve parlamenter optimizasyon algoritmalarının nasıl modellendiği ve parlamenter optimizasyon algoritmasının problemler üzerinde nasıl uygulandığından bahsedilmiştirOptimization is the process of making something better. For example, in an f(x) function in optimization, it is asked for finding x values which make the values of the result minimum. Different methods have been proposed for solving optimization problems. Some of these processes have been inspired by natural processes. Ant colony optimization algorithm can be given as an example. Some of the other methods have been inspired by social events. Although the number of social based methods is limited, the most known one is tabu search algorithm.Recently, researchers have developed teaching-learning based algorithm, imperialist competitive algorithm, and parliamentary optimization algorithm. In this study, how the imperialist competitive algorithms and parliamentary optimization algorithms which are social-based algorithms are modeled and how parliamentary optimization algorithm is implemented on the problems have been mentioned

Uniform Population and Uniform Operator in Genetic Algorithms

Doğal seçim ve genetik kurallara dayandırılmış bir arama işlemi olan genetik algoritmaların (GA) temel mantığında başlangıçta çözülecek problem için gelişigüzel olarak çözümler kümesinin üretilmesi ve daha sonra bu çözümlerin genetik bir süreçle iyileştirilmesi vardır. Bu çalışmada, genetik süreç içerisinde gelişigüzel oluşturulan başlangıç populasyonun dezavantajlı durumunun giderilmesi ve genetik aramanın performansının arttırılması için düzenli populasyon yönteminden esinlenerek geliştirilen yeni bir operatör sunulmuştur. Bu operatörle iki ebeveynden dört ya da probleme özgü olarak daha fazla, kaliteli çocuk birey oluşturulmakta; genetik çeşitlilik sağlanmakta ve erken yakınsama önlenmektedir. Bu operatör ve düzenli populasyonla, genetik aramanın sözü edilen problemlerin üstesinden geldiği ve global çözüme daha kısa sürede ulaştığı görülmüştür

Bulut Bilişim'de Çok Amaçlı Optimizasyon Tabanlı Görev Planlama Mekanizmalarının İncelenmesi

maummfdBulut bilişim veri merkezlerinde kaynak yönetimini geliştirmek ve güç tüketimini azaltmak için etkili görev planlaması çok önemlidir. Bununla birlikte, sayısız görev, sanal makineler ve dikkate alınması gereken çok fazla amaç dikkate alındığında, planlamanın oldukça zor bir problem olduğu bilinmektedir. Bu görevlerin çizelgelenmesi için birçok yaklaşım ve vaka çalışması geliştirilmiştir. Çok amaçlı optimizasyon, görev planlama problemlerini çözmede çok sayıda çakışan hedefle başa çıkmak için ilginç bir tekniktir. Bu makale, çeşitli bulut bilişim ortamları için tasarlanmış meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri tabanlı çok amaçlı planlama yaklaşımlarına ilişkin inceleme ve genel bakış sunmaktadır. Ayrıca gelecekte bu alandaki potansiyel araştırma alanları için, çok amaçlı planlama şemalarının karşılaştırmasını sağlamaktadır.102736

Uniform Population and Uniform Operator in Genetic Algorithms

Doğal seçim ve genetik kurallara dayandırılmış bir arama işlemi olan genetik algoritmaların (GA) temel mantığında başlangıçta çözülecek problem için gelişigüzel olarak çözümler kümesinin üretilmesi ve daha sonra bu çözümlerin genetik bir süreçle iyileştirilmesi vardır. Bu çalışmada, genetik süreç içerisinde gelişigüzel oluşturulan başlangıç populasyonun dezavantajlı durumunun giderilmesi ve genetik aramanın performansının arttırılması için düzenli populasyon yönteminden esinlenerek geliştirilen yeni bir operatör sunulmuştur. Bu operatörle iki ebeveynden dört ya da probleme özgü olarak daha fazla, kaliteli çocuk birey oluşturulmakta; genetik çeşitlilik sağlanmakta ve erken yakınsama önlenmektedir. Bu operatör ve düzenli populasyonla, genetik aramanın sözü edilen problemlerin üstesinden geldiği ve global çözüme daha kısa sürede ulaştığı görülmüştür

Güncel sürü zekası optimizasyon Algoritmaları

Optimizasyon, bir problemde belirli koşullar altında mümkün olan alternatifler içinden en iyisini seçme işlemidir. Optimizasyon problemleri için birçok algoritma önerilmiştir. Sezgisel algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır. Genel amaçlı sezgisel optimizasyon algoritmaları, biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı ve kimya tabanlı olmak üzere altı farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiyle geliştirilmiştir. Bu çalışmada, sürü zekâsı optimizasyon algoritmaları (Ateşböceği Algoritması, Ateşböceği Sürü Optimizasyonu, Karınca Koloni Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Balık Sürüsü Algoritması, Maymun Arama Optimizasyonu, Bakteriyel Besin Arama Optimizasyon Algoritması, Kurt Koloni Algoritması) tanıtılmış ve bu optimizasyonlardan kedi sürüsü optimizasyonu ile yapay arı koloni algoritması ayrıntılı olarak incelenmiştir