:::: MENU ::::

Vehhabilik Tarihi – Eyüp Sabri Paşa

Eyüp Sabri Paşa, 1832-1890 yılları arasında yaşamış bir tarihçidir. Bu eserinde 1800’lü yıllarda Arabistan yarımadasındaki vehhabi fitnesi ile ilgili bilgiler vermektedir. Eserde vehhabiliği anlatırken Haricilik ve Karmatilik ile bağlar kuran Eyüp Sabri Paşa, cehaletin insanları nasıl canavarlaştırabileceğini görmemiz açısından tarihin farklı dönemlerindeki aşırı hareketlerin yaptıkları işleri anlatmıştır.

Karmatilerin Hicri 300’lü yıllarda hac yollarını kestiği, hacıları katlettiği, hatta Kabe’ye saldırıp Hacerü’l-esved taşını çalıp, 22 yıl sakladıklarını bu kitaptan öğrendim. Fitnelerinin devamı için Hacerü’l-esved taşını, Fatımiler devletine vermeyi teklif etselerde Fatımiler bu fitne içerikli hareketi kabul etmemiştir. Karmatiler yaklaşık 123 sene bölgede terör estirmiş, müslüman halka huzur vermemişlerdir.

Ayrıca Necid bölgesinin aşırı fikirlerin yatağı olduğu tespiti hoşuma gitti. Necid bölgesiyle ilgili hadis-i şeriflerin de olduğunu biliyoruz. Buradaki olay bölgeden ziyade, bölgenin koşulları sebebiyle orada yaşayan ve yetişen kişilerin katı, cahil ve saldırgan olmaları olarak değerlendirilebilir. Zira böyle bir cahil toplumu kullanabilecek kişiler çıktığı zaman bu tip insanların ne kadar tehlikeli olduğu/olacağı açıktır.

Bölgeden yalancı peygamber Müseylemetül Kezzab, Karmatiler, Muhammed bin Abdulvehhab gibi habislerin çıkmış olması bu görüşü destekler niteliktedir.

Vehhabiliğin fikir babası Muhammed bin Abdulvehhab, Diriye şeyhliğinin siyasi gücünü arkasına alarak bölgede ilk Vehhabi devletinin temelini atmış oldu.

Osmanlı’nın bölgede ciddi bir otoritesinin ve gücünün olmaması nedeniyle hızla Arabistan’ı ele geçirdiler. 1801’de Kerbela’yı, 1802’de Mekke ve Medine’yi talan ettiler. 1818 yılına kadar bölgede hüküm süren Suudileri, Osmanlı devleti ortadan kaldırdı.

İşin kötüsü o dönem bu zehirli sülale tamamen ortadan kaldırılmış olsaydı, bugün Suudi Arabistan adıyla anılan devlet fitnelerine devam edemeyecekti. Hayırlısı…


A new optimization method: Big Bang–Big Crunch

“A new optimization method: Big Bang–Big Crunch” başlıklı çalışma Osman K. Erol ve Ibrahim Eksin tarafından yapılmış olup 2006 yılında Advances in Engineering Software, 37(2), 106-111.sayfaları arasında yayınlanmıştır.

Çalışma 10 Mayıs 2004’te gönderilmiş, 21 Şubat 2005’te revize edilmiş; 21 Nisan 2005’te kabul edilmiş, 18 Temmuz 2005 günü yayınlanmıştır.

Popülasyondaki bütün bireyler birbirine benzediği zaman çaprazlama operatörü yeni birey üretemeyeceğinden algoritma durağanlaşır. (stagnation)

Çalışmada Combat Genetic Algorithm (C-GA) yöntemi önerilmiştir.
Rastgele iki birey seçilir. Bu iki bireyin amaç fonksiyonu değerleri (f1,f2) hesaplanır. Daha sonra bu iki değer arasındaki farka göre farklı çaprazlama işlemleri yapılır.
fark=(|f1-f2|)/(f1+f2)
0-1 arasında rastgele bir sayı üretilir.(rand)
Eğer f1 fark ise
normal çaprazlama işlemi yapılır.
Eğer f1>f2 ve rand < fark ise ikinci birey aynen bırakılır, birinci birey çaprazlanır Eğer f1>f2 ve rand > fark ise
normal çaprazlama işlemi yapılır.

Bu işlemler ile çeşitliliğin artacağı iddia edilmiştir.

Büyük Patlama Büyük Çöküş optimizasyon algoritması

Başlangıçta oluşturulan rastgele bireyleri üretme işlemine Büyük Patlama ismi verilmiştir.

Bireylerin fitness fonksiyonu değerleri kullanılarak kütle merkezi(xc) hesaplanır. Kütle merkezi hesabı yerine en iyi birey de kullanılabilir.

Yeni bireyleri xnew = xc + l*r/k denklemi ile oluştururuz.
l=üst sınır
r=rastgele sayı
k=iterasyon sayısı

İndirmek için tıklayınız


Grey Wolf Optimizer

“Grey Wolf Optimizer” başlıklı çalışma Seyedali Mirjalili, Seyed Mohammad Mirjalili ve Andrew Lewis tarafından yapılmış olup Advances in Engineering Software, 2014, 69: 46-61.sayfaları arasında yayınlanmıştır.

Çalışma 27 Haziran 2013 günü gönderilmiş, 18 Ekim 2013 günü revize edilmiş, 11 Aralık 2013 günü kabul edilmiş, 21 Ocak 2014’te yayınlanmıştır.

Metasezgisellerin yaygın kullanımının nedenlerini basitlik, esneklik, türevsiz mekanizma ve yerel optima önleme şeklinde özetleyerek kısaca izahlar yapılmıştır.

No Free Lunch (NFL) teoremi herhangi bir metasezgiselin tüm optimizasyon problemleri için iyi sonuçlar üretemeyeceğini ortaya koymuştur. Belirli metasezgiseller belirli problemlerde iyidir. Bir başka deyişle bir problemi iyi çözem bir metasezgisel, başka bir problemi çözemeyebilir. Bu yüzden bu alanda sürekli yeni algoritmalar geliştirilmekte ve problemlere bulunan çözümlerin iyileştirilmesi değerli sayılmaktadır.

-Tek çözümlü algoritmalar (single-solution-based)
-Çok çözümlü algoritmalar (population-based)

Popülasyon tabanlı algoritmalar arama uzayını daha iyi keşfeder. Bireyler arası etkileşim ile çözüme yakınsama sağlar. Bireylerin birbirini etkilemesi sonucu lokal optimalardan kurtulabilir.

Gri Kurt Optimize Edici

Bu algoritmada popülasyon farklı kurt tiplerine göre bölünmüştür. Bireyler amaç fonksiyonu değerine göre sıralanır.
alfa(1), beta(2), omega(3), delta(diğerleri) şeklinde isimlendirilir. Optimizasyon süreci alfa, beta ve omega kurtları ile yürütülür. Algoritmanın sözde kodu aşağıdadır:

Algoritmanın keşif gücünü multimodal, sömürü gücünü unimodal fonksiyonlardaki başarısına göre analiz edebiliriz.

Makale ile ilgili notlar:
-Tablo 2 ve Tablo 3’te F14-F15-F16 fonksiyonlarına yer verilmiş.
-Tablo 5 yorumlanırken üstün başarılı denmesine rağmen DE 7 fonksiyonun 4 tanesinde iyiyken, GWO sadece 3 tanesinde iyidir.
-Tablo 6’daki F8-F13 arası fonksiyonlarda 1 kere iyi sonuç elde edilmiş, diğerlerinde diğer yöntemler iyi sonuçlar elde etmiştir.
-Tablo 8’de kaydırılmış fonksiyonlarda çok başarılı olmadığı halde başarılı şeklinde yorum yapılmış.
-Deneysel çalışmanın hangi şartlarda yapıldığı açıkça anlatılmamıştır.

İndirmek için tıklayınız


Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları ve Temel Çalışmaları

Literatürde önerilmiş olan yapay zeka optimizasyon algoritmalarının temel çalışmalarını aşağıya listeleyerek hem kendim için, hem de bu alandaki kişiler için faydalı bir koleksiyon oluşturmayı amaçladım. Liste yeni algoritmaları gördükçe güncellenecektir, listede olmayan algoritmaları yorum olarak gönderirseniz, halkımıza faydalı olması için ekleriz. Eskiden yeniye bir sıralama yapılacaktır. Bu sayfada sadece tek amaçlı optimizasyona çözüm sunan temel algoritmalara yer verilecektir.

Yıl—–Algoritmanın Orijinal İsmi (İngilizce)–Bağlantı—İndir
————————————————————————————

1997—Differential Evolution (DE)————–Bağlantıİndir
2015—Tree-Seed Algorithm (TSA)————–Bağlantıİndir


Sayfalar:12345678...114