Yerçekimsel arama algoritmasıyla nicel birliktelik kurallarının keşfi

Abstract

Bir problemin çözümünde optimum sonucu bulma işlemi veya bir başka deyişle en uygun çözümü bulma işlemi optimizasyon olarak adlandırılabilir. Matematiksel olarak bakıldığında belli bir aralıkta verilen değerler için bir fonksiyonun maksimize ya da minimize edilmesi işlemidir. Klasik optimizasyon algoritmaları zamanla karmaşık problemlerin çözümünde yetersiz kalmış ve sezgisel optimizasyon algoritmaları önerilmiştir. Bu algoritmalar oluşturulurken fizik, kimya ve biyoloji gibi birçok alandan esinlenilmiştir. Yerçekimi kanunu, kapalı evren teorisi ve genetik kodlama gibi alanlar bunlardan bazılarıdır. Bu tez çalışmasında, bu çalışmanın amacı, bu konuda yapılan çalışmalar, optimizasyon, sezgisel optimizasyon, fizik tabanlı algoritmalar, veri madenciliği, birliktelik kuralları gibi konularda genel bilgilendirme yapılmış ve Yerçekimsel Arama Algoritması (YAA) detaylı olarak anlatılmıştır. Daha sonra YAA'nın nasıl bir metotla uygulandığı gösterilmiştir ve kullanılan veritabanları ile bu veritabanlarından elde edilen sonuçlar gösterilmiştir. Bunu takiben tartışma kısmında, bu konu ile ilgili daha önceden yapılan çalışmalar değerlendirilmiş ve bu tez çalışması ile karşılaştırılmıştır. Öneri kısmında ise bu çalışmanın nasıl daha iyi olabileceği konusunda fikirler belirtilmiştir. Bu çalışma sırasında Visual C# programı ile YAA'ya uygun bir program yazılmıştır. Bu program UCI ve Bilkent University Function Approximation Reporsitory veri ambarlarından alınan 4 adet veri tabanında uygulanmış ve elde edilen birliktelik kuralları gösterilmiştir.

Finding optimum solution of a problem or looking for the best solution is named optimization. Looking in a mathematical aspect for given variables in a specific range optimization is making a function maxsimize or minimize. The classical optimization algorithms is not efficient in solving complexity problems. Thus, some heuristic optimization algorithms has been proposed. Many scientific field such as physics, chemistry and biology have been utilized for creating this algortihms. Gravitational law, closed universe theorem is some of them. In this thesis study, general exposition was done about the subjects such as purpose of this thesis study, the studies about the thesis subject, optimization, heuristic optimization, physical based algorithm, data mining, association rules and gravitational search algorithm was taught in detail. Then it was demostrated that in which and how the gravitational search algorithm was put into practice besides the databases that are used and the results that were received from these databases were also demostrated. And then, in the argumentation section, the studies that had been done about this subject were evaulated and compared with this thesis study. In the suggestion section, ideas were taken into consideration about how this study could be better? In this study, a program which is convenient with the gravational search algorithm was written in the Visual C# program. This program was put into practice in 4 itemed databases that were received from the dataware houses of UCI and Bilkent Universty Function Approximation Reporsity and these received association rules were demostrated.