Page 37 - Bilgem Teknoloji Dergisi 15. Sayı

(1) ve (2) numaralı formüllerde k karınca t N adet şehir ve bu şehirler arasındaki
ise iterasyon sayısıdır. İki nokta arasındaki mesafeler bilinmektedir. Bu problem bilgisayar
feromon miktarı ilk formül ile hesaplanmaktadır. bilimlerinde NP-Zor olarak bilinir. Gezgin Satıcı
Formülde her bir karıncanın bıraktığı feromon Problemi düşünüldüğünde, karıncaların rastgele
hesaplanmaktadır. Burada 1 değeri bir sabit belirlenen konumları sonrası her bir karıncanın
sayıdır. Farklı kaynaklarda Q olarak da ifade ziyaret ettiği şehirler arasındaki yollara
edilebilir. 1/L ise iki nokta arası uzaklığı ifade feromonlar yerleştirilir. Feromon miktarı, alınan
eder. Karıncanın hareket etmediği durumda yolun uzunluğu ile ters olacak şekilde belirlenir.
feromon seviyesi 0 olacaktır. İkinci formülde Her bir karınca bir sonraki ziyaret edeceği şehri
ise birden fazla karınca olduğu durumda seçerken şehirler arasındaki feromon miktarına
toplam feromon yoğunluğu bulunmaktadır. ve uzaklık ile bağlantılı bir olasılık değerine
Burada (1-p) olarak hesaplamaya katılan göre hareket eder. Tüm karıncalar gezintisini
ise buharlaşmadır. Karıncaların bıraktığı bu tamamladığında ve belirlenen iterasyon sayısına
feromonun buharlaşması da hesaplara katılarak ulaşıldığında en fazla feromona sahip olan
daha iyi bir simülasyon ortaya konmuştur. güzergâh sezgisel olarak optimuma yakın bir
çözüm verir.
Karıncaların en kısa yoldan besin kaynağına
gitmesindeki mükemmel yaratılıştan ilham Algoritma, Gezgin Satıcı Probleminin yanı sıra;
alınarak ortaya çıkan Karınca Koloni Algoritması bilgisayar ağları yönlendirmesi, görev planlama,
ilk olarak Gezgin Satıcı Problemine uygulanmıştır. sistem tanıma ve görüntü işleme, test durumu
Gezgin Satıcı Problemi, bir gezginin diğer tüm önceliklendirme gibi birçok alanda uygulanarak
şehirleri gezdikten sonra başladığı şehre en kısa başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
yoldan gelmesini amaçlar.

ATEŞ BÖCEĞİ ALGORİTMASI

Yaratılmış varlıkların her birinde insanlık için
bir ilham kaynağı bulunmaktadır. Ateş Böceği
Algoritması da bu örneklerden biridir. Yaklaşık
iki bin ateş böceği türü bulunmaktadır ve bu
ateş böceklerinin çoğu ritmik bir şekilde yanıp
sönerler. Ateş böcekleri, Lüsifer adı verilen bir
enzim ile oksijeni birleştirerek ışık saçmaktadırlar.
Işığı yönetmek için de karınlarında yer alan
oksijeni kullanırlar. Burada ilginç olan bir diğer
nokta ise evlerde kullandığımız aydınlatmalardır.
Aydınlatma sistemleri ışık elde etmek için Sonrasında bulunduğu konumdaki daha parlak
kullandıkları enerjinin büyük çoğunluğunu ısıya olana doğru hareket ettirilerek algoritma
çevirip az bir miktarını ışık olarak kullanmamızı çalıştırılmaktadır. En parlak olana gidene kadar
sağlarken ateş böcekleri neredeyse enerjinin süreç bu şekilde ilerler [4]. Ateş böceklerinin
tamamını ışığa çevirmektedir. Bu ışık sayesinde çıkardığı ışığın parlaklığını, ters kare kanunu ve
ateş böceklerinin türleri belirlenmektedir. havanın ışığı sönümlemesi etkilemektedir. Bu
Ayrıca ateş böcekleri eş bulmak için, yaydıkları iki parametre matematiksel olarak algoritmanın
bu ışığı kullanmaktadırlar. Ateş böcekleri ifade edilmesinde de ele alınmıştır. Algoritmanın
yakınındaki daha parlak olan ateş böcekleri tutarlı çalışması için normalde erkek ve dişi
ile etkileşime geçerek çiftleşme eğilimindedir. olarak cinsiyeti bulunan ateş böcekleri cinsiyetsiz
Ateş böceklerinin bu davranışı algoritmada kabul edilerek parlaklık ve birbirlerine olan
uygulanırken ateş böceği önce rastgele bir yöne uzaklık faktörleri dışında hareketi etkileyen bir
hareket ettirilmektedir. parametre bulunmadığı varsayılmaktadır.

TÜBİTAK BİLGEM TEKNOLOJİ ¬ TEMMUZ 2024 35