İnformasyon tabanı problem çözümü

Abstract

ÖZET Entropi bir bilgi ölçüsü olarak ifade edilebilir. Bir problemin belirsizliğinin ölçümlendirilmesi ise o problemin çözümden ne kadar uzak olduğunu belirttiği gibi bu belirsizliği nasıl indirebileceğimiz yani sonuca en çabuk nasıl ulaşabileceğimiz konusunda ipuçları verir. Böylelikle problem çözümünde bu ölçü esas alınarak yapılan yaklaşımlar çözümlerin daha süratli, mantıklı ve sıhhatli olmasını sağlayabilmektedir. Problem çözümünde sun'i zeka yaklaşımlarının en bilinen tarzlarından birisi oyun teorileridir ki sun'i zekada bu önemli bir adım olarak kabul edilmektedir.. Bu tezin birinci bölümünde belirsizlik hesapları ve bunların gerekliliği hakkında bilgi verildikten sonra, belirsizlik türleri ve bir belirsizlik türü olarak entropi anlatılmakta, yöneylem bilimi açısından belirsizlik hesaplanılın incelenmesinin önemi belirtilmektedir. Tezin ikinci bölümünde entropi kavramının gelişiminden, çeşitli entropi tanımlarından bahsedilmekte ve entropi kavramının tabiatta izah ettiği olaylardan örnek verilmektedir. Bu bölümün ikinci kısmında informasyon kavramından bahsedilmektedir. Üçüncü bölümde ilk önce oyun teorilerinden bahsedilerek izlenecek metod hakkında bilgi verilmektedir. Daha sonra en basit tarzdaki problemden başlanarak önerilen çözüm metodu denenmektedir. Daha sonraki problemler için sırayla bazı kısıtlamaların kaldırılmasıyla elde edilen değişik durumlar için problem ve metod geliştirilmektedir. Dördüncü ve beşinci problemlerde bazı genelleştirmelere ulaşılmakta ve bir algoritma oluşturulmaktadır. Sonuç kısmında elde edilen neticeler ve daha fazla nelerin yapılabileceği tartışılmaktadır.

ABSTRACT It may be said that entropy is a measurement of uncertainty or knowledge. Measurement of uncertainty of problem solutions not only determines how far we are from the solution, but also gives some hints about how we can reduce the uncertainty that means how we can get the solutions faster. That is the why in solving the problem taking this measurement as a main base can get solutions to be faster, more logical and more correct, while problem solving. One of the most known models of artificial intelligence in problem solving is game theory which is accepted as an important step in artificial intelligence. In the first chapter of this study uncertainty measurements and need for them is explained and importance of uncertainty measurements for operation research is described. In the second chapter improving of entropy concept with some entropy definitions are discussed shortly and some events in nature that entropy concept can reveal are exemplified. In the second section of this chapter information concept is explained. In the third chapter game theory is explained and the method that will be used is discissed. Subsequently, beginning with the simplest problem, suggested method is tested. For the continuing problems, some different situations are getted by elimination of some restrictions and method is improved by these studies. At the fourth and fifth problems some generalisations are getted and an algorithm is suggested. In conclusion results are and what can be done for more discussed.