Açık alanlarda kamusallığın geliştirilmesine yönelik fiziksel çözümlerde parçacık sürü optimizasyonunun kullanımı: Bir model önerisi

Abstract

Çalışma, açık alanlarda kamusallığın geliştirilmesine yönelik fiziksel çözümlerin optimizasyon temelli, bütüncül bir yaklaşım üzerinden ele alınmasını ve Parçacık Sürü Optimizasyonu imkanlarının bu bağlamda sınanmasını içermektedir. Kamusal açık alan niteliği taşıyan, aktif biçimde kullanılan kent parçalarının kamusallık değerinin artırılmasına yönelik adımların Veritabanlarında Bilgi Keşfi (VBK) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) yoluyla organizasyonuna ilişkin olasılıklar irdelenmekte ve süreçlerin bütüncül bir kurguyla sunulması hedeflenmektedir. Literatür taraması adımında, birbiriyle ilişkili kavramlar gruplandırılmış ve mevcut kavram setlerine ek olarak yeni kavram setlerinden oluşan, çalışmanın optimizasyon tabanlı önceliğine has, özgün bir kavram havuzu oluşturulmuştur. Örneklem, yer seçimi ve bu veriler doğrultusunda anket sorularının hazırlanması adımları için gereken tüm öncü veriler tutarlı ve amaca yönelik olarak indirgenmiş literatür verileriyle sağlanmıştır. Önerilecek modelde yer alacak anket sorularının yöneltileceği kullanıcıları kapsayan örneklem belirlenmiştir. Çalışma alanları kesinleştirilmiş, soru setleri netleştirilmiştir. Yapılan güncellemeler, seçilen çalışma alanlarında, örneklem doğrultusunda kullanılabilecek parçacık sürü optimizasyonu süreçlerinin tanımlanmasını sağlamıştır.Kamusallığın geliştirilmesine ilişkin başlıkların yoğunlaştırılmış temel sorulara indirgenmesi ve söz konusu soruların ilişkili olarak güncel çalışma kümeleri türetmesi adımlarından hareketle, seçilen çalışma alanları, parçacık sürü optimizasyonu tabanlı çözümlerde önemli bir yeri olan gezgin satıcı problemi üzerinden değerlendirilmek için bölümlendirilmiştir. Bu bağlamda parçacıklar, puanlandırılacak noktalar olarak, anketi oluşturan başlıkların içerdiği sorular doğrultusunda, seçilen çalışma alanlarını kamusal dilimlere bölmek suretiyle plan düzleminde gösterilmiştir. Örneklemler gözetilerek yapılacak anketlerin detaylı kademelenmeleri belirlenmiş, metin ağı analizi yoluyla, parka dair deneyimlerin gezgin satıcı problemiyle birlikte çözümlenmesini sağlayacak bir altlık geliştirilmiştir.Çalışmanın önceki evrelerinde tamamlanmış olan, anket sorularının belirlenmesi ve geliştirilmesine yönelik tüm adımlar, anketin belirlenen çalışma alanlarında ve örneklemde uygulanmasıyla sayısal çıktılara dönüştürülmüştür. Kamusal alanlarda bulunan her bir bileşenin birbirleriyle olan ilişkilerini temsil eden katsayılar, alanlardaki kamusal yoğunlaşma ve seyrelme noktalarının belirlenmesini sağlamış ve karşılaştırmalar yoluyla alanın karakterinin çoklu yapısının dökümünü mümkün kılmıştır. Bu noktada, metin ağı analizi yoluyla belirlenen öncü anahtar kelimeler ve düğümlerin, alt düğümler ve kapsamlı şemalarla temsil edilebilmeleri sebebiyle, alan kullanıcılarının ihtiyaçlarının tariflediği melez kurguyu sunmakta, hiyerarşik çözümlere oranla daha yüksek başarı sunması hedeflenmektedir. Anket sonuçlarının dökümü ve karşılaştırılması, ilişkili PSO stratejilerinin işletilmesinde kullanılmak üzere plan düzleminde şemalaştırılmıştır. Bu şemalar, üç alandaki gezgin satıcı problemi çözümlerinin çıktılarıyla birleştirilmek üzere sonraki adımda değerlendirilmiş ve yerleşim planlarıyla modelin son hâli oluşturulmuştur.Anahtar Kelimeler: Kamusal Alan, Kamusallığın Geliştirilmesi, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Gezgin Satıcı Problemi (GSP)

The study includes considering the physical solutions for the development of publicness in open spaces through an optimization-based, holistic approach and testing the Particle Swarm Optimization possibilities in this context. The possibilities regarding the organization of the steps to increase the publicness value of the urban parts, which are open public spaces and are actively used, are examined through Knowledge Discovery in Databases (KDD) and Particle Swarm Optimization (PSO), and it is aimed to present the processes with a holistic setup. In the literature review step, related concepts are grouped and a unique set of concepts is created, consists of new concept sets in addition to the existing concept sets, specific to the optimization-based priority of the study.All the preliminary data required for the steps of sampling, site selection and preparation of the survey questions in line with these data are provided with consistent and purposefully reduced literature data. The sample covering the users to whom the survey questions will be asked to be included in the proposed model has been determined. Study areas are finalized and question sets have been clarified. The updates enable the definition of particle swarm optimization processes that can be used in the selected study areas in line with the sample.Starting from the steps of reducing the topics related to the development of publicness to condensed basic questions and deriving current working sets in relation to these questions, the selected study areas are divided into sections to be evaluated through the traveling salesman problem, which has an important place in particle swarm optimization-based solutions. In this context, the particles are shown on the plan by dividing the selected study areas into slices, in line with the questions contained in the titles of the questionnaire, as points to be scored. Detailed stratifications of the surveys to be made by considering the samples are determined, and a base was developed to analyze the experiences of the park together with the traveling salesman problem through text network analysis.All the steps towards determining and developing the questions of survey, which are completed in the previous phases of the study, are converted into numerical outputs by applying the questionnaire in the determined study areas and sample. The coefficients representing the interrelationships of each component in the public spaces enabled the determination of the public concentration and dilution points in the spaces and made it possible to analyze the multiple structure of the character of the space through comparisons. At this point, since the leading keywords and nodes determined through text network analysis can be represented by sub-nodes and comprehensive schemas, it is aimed to offer a hybrid setup defined by the needs of the domain users, and to offer higher success compared to hierarchical solutions. The breakdown and comparison of the survey results are schematized at the plan level to be used in the operation of the relevant PSO strategies. These diagrams are evaluated in the next step to be combined with the outputs of the traveling salesman problem solutions in the three areas, and the final version of the model is created with the layout plans.Keywords: Public Space, Improvement of Publicness, Particle Swarm Optimization (PSO), Traveling Salesman Problem (TSP)