:::: MENU ::::

Google Akademik’ten alıntı yapmak ne kadar sağlıklıdır?

Yüksek Lisans tezimin son kontrollerini yaparken, aynı zamanda kaynakları da EndNote ile kullanılabilir hale getiriyordum. Bu süreçte hazırlamış olduğum kaynakları Google Akademik‘ten aratarak tek tıkla EndNote halini indirip, yorulmadan kullanma yolunu izlemekteydim. Fakat bir tezde Fen Bilimleri yerine Sosyal Bilimler Enstitüsü yazması bu kaynağında doğruluğunun yüzde 100 olmadığını ortaya koydu. İşin daha ilginci ise geri dönüş için bir bildirim noktası(genel bir bildirim var ama kim uğraşacak o kadar dert anlatmaya, direk kaynağın olduğu noktada referansta hata var tarzı bir uyarı noktası oluşturulmalıdır) eklememiş olmalarıdır. Oysa bilimsel çalışma için hayli önemli olan kaynak işinde çok daha hassas olunması gerekir diye düşünüyorum.

tez-yanlis-bilgi


A parallel Bees Algorithm implementation on GPU

“A parallel Bees Algorithm implementation on GPU” başlıklı makale Journal of Systems Architecture dergisinin 2014 yılında yayınlanan 60.sayısının 271-279.sayfalarında yayınlanmıştır. Makaleyi Guo-Heng Luo, Sheng-Kai Huang, Yue-Shan Chang ve Shyan-Ming Yuan yazmıştır.

Makaleyi indirmek için:
A-parallel-Bees-Algorithm-implementation-on-GPU
Çalışmada Arı Algoritması için paralel bir yaklaşım geliştirilerek CUBA(CUDA based Bees Algorithm) ismi verilmiştir.

Arı Algoritması bal arılarından esinlenen, popülasyon tabanlı bir arama optimizasyon problem çözüm yaklaşımıdır. Hem komşuluk aramasını, hem de rastgele aramayı kullanır. Sürü zekası tabanlı yaklaşımlar optimizasyon problemlerinin çözüm sürelerini hayli düşürmüştür. Bu yaklaşımlar paralelleştirme yöntemiyle çok daha hızlı bir şekilde sonuca ulaşacak şekilde yeniden uyarlanmaktadır. Burada çözüm kalitesini artırma gibi bir hedef yoktur. Arı Algoritmasına için daha önce sunulan paralel yaklaşımda kolonilerin mevcut işlemcilere bölünmesi esasına göre bir yol izlenmiştir. (H. Narasimhan, Parallel artificial bee colony (PABC) algorithm, in: 2009 World
Congress on Nature & Biologically Inspired Computing, 2009, pp. 306–311.)

Konuyla ilgili benzer bir çalışmada(A.K.R. Mohamad Idris, M.W. Mustafa, A Parallel Bees Algorithm for ATC
enhancement in modern electrical network, in: 2010 Fourth Asia International
Conference on Mathematical/Analytical Modelling and Computer, Simulation,
2010, pp. 450–455.) modern elektrik ağlarında mevcut transfer yeteneğini artırmaya yönelik paralel arı algoritması önerilmiştir.

Arı algoritmasının FPGA (Field Programmable Gate Array – Alanda Programlanabilir Kapı Dizileri) ile de uygulamasının yapıldığına dikkat çekilerek şimdiye kadar GPU üzerinde bir çalışma yapılmadığı belirtilmiştir. Çalışmanın ana amacının GPU üzerinde çalışan paralel arı algoritmasını dizayn etmek ve uygulamak olduğu açıklanmıştır.

Arı algoritmasının temel akış diyagramı:

BeesAlgorithm

Parametreler:
n (number of scout bees),
m (number of sites selected out of n visited sites),
e (number of best sites out of m selected sites),
nep (number of bees recruited for best e sites),
nsp (number of bees recruited for the other (m–e) selected sites),
ngh (initial size of patches which includes site and its neighbourhood)
stopping criterion

Komşuluk Daraltma(Neighbourhood shrinking)

Çiçek parçaları : a = {a1. . ., an} olarak tanımlanır ve:
ait

t o anda bulunulan iterasyon sayısını vermektedir.

Yerel bir noktada takılmayı engellemek için gelişimin olmadığı iterasyonlarda değer 0,8 oranında küçültülür.
ngh

Kaynağın Terk Edilmesi

Belirli bir iterasyon sonucunda iyileşme sağlanamadıysa işlem durdurulur. Daha iyi bir sonuç üretecek nokta kalmadıysa rastgele bir noktadan yeni bir arama başlatılabilir. İlgili çalışmada da bu tür modifikasyonların yapıldığı bir çalışmadaki(D.T. Pham, M. Castellani, The Bees Algorithm: modelling foraging behaviour to
solve continuous optimization problems, Proceeding of Institute Mechanical Engineering, C: Journal of Mechanical Engineering and Science 223 (12) (2009) 2919–2938.) Arı algoritması kullanılmıştır.

Esnek AC İletim Sistemleri (FACTS) cihazlarının yerleşimi için yapılan bir ilgili bir çalışma incelenmiştir. Bu çalışmada mevcut transfer yeteneği maksimize edilmek istenmektedir. Çalışmada Bees Algorithm (BA), Genetic Algorithm (GA) ve Parallel Genetic Algorithms (PGA) ile güzel sonuçlar elde edilmiş lakin BCO, GPU ile çalışır vaziyete getirilmemiştir.

Oluşturulan paralel yaklaşımda her bir thread kendi kolonisindeki bir bal arısını temsil etmektedir. Koloniler thread ID’lerine göre farklı bloklara bölünmektedir. Her blokta algoritma bağımsız olarak çalıştırılmaktadır. Her iterasyonda değişen bilgiler shared memory’e eklenerek diğer bloklarla paylaşımı sağlanmaktadır. Global memory ile her iterasyonda erişime geçilmemesi gecikme zamanının azalmasına ve boşa zaman harcanmasının önüne geçilmesine zemin hazırlamıştır. Farklı bloklardaki koloniler birbirleriyle iletişime geçmemektedir çünkü shared memory farklı blocklar tarafından erişilebilir değildir.

cuba

cuba-algoritmasi

Paralel olarak rastgele bir şekilde başlangıç değerleri oluşturulur.
Paralel olarak arıların değerleri ile fitness’lar hesaplanır.
Paralel olarak Odd–Even Sorting algorithm(Tek Çift Sıralama Algoritması) ile sıralamanın yapıldığı belirtilmektedir. Tek Çift Sıralama Algoritması, Bubble Sort temelli paralel bir sıralama algoritmasıdır ve n/2 adımda sıralama işlemini gerçekleştirmektedir.

Bir bloktaki koloni sayısı = Bir bloktaki thread sayısı/ Her kolonideki arı sayısı şeklinde tanımlanmıştır.
BlockDim = 256 ve N = 8 ise her blokta 32 koloni bulunmaktadır.

Çalışmada 9 farklı kıyaslama fonksiyonu kullanılmıştır:
Benchmark-functions

Sonuçlar incelendiğinde paralel yaklaşım kıyas fonksiyonlara bağlı olarak 13-56 kat arasında hızlı çalışmaktadır.
hizlanma


Uyan Artık Yiğidim – Nurullah Genç

Istırâbdır yiğidim azığımız, hicrandır
Mirasımız mahkûmdur, mahzundur, perişandır
Gene de ye’se düşme yiğidim; imtihandır
Filizlenen her ölüm, mazlumlara nişandır

Ne gönüllerde sevinç, ruhlarda beyaz kaldı
Ufka bir bak, ilerle; inkılâba az kaldı.

Ülkemden hatırıma hep sefiller geliyor
Bin yüzlü Ebrehe’ ler, kara filler geliyor
Şimdi devran değişti; ebâbiller geliyor
İbrahim bahçesinden taze güller geliyor

Âlemde, duyulacak kutlu bir âvaz kaldı
Ufka bir bak yiğidim; inkılâba az kaldı.

Çöküyor sırtımızda yükselen vahşi duvar
Heykeller kırılıyor; dökülüyor mumyalar
Toprağın sinesinde umut var, heyecan var
Okşadığın her kökten fışkırıyor bir bahar.

Buzlar çözüldü; kıştan kuru bir ayaz kaldı
Ufka bir bak yiğidim; inkılâba az kaldı.

Gözlerin âyet âyet büyüyen bir bebektir
Ellerin sokaklarda uçuşan kelebektir
Sana rehberlik eden ne cindir, ne melektir
O bir İnsan-ı Kâmil, mücella bir dilektir

O’ ndan bize ebedi sürecek bir haz kaldı
Ufka bir bak yiğidim; inkılaba az kaldı.

Bulanık akan sular durulacak yeniden
Gökyüzüne direkler vurulacak yeniden
Saâdet menziline varılacak yeniden
Çağlar üstü bir nizam kurulacak yeniden

Cehaletin elinde lanetli bir saz kaldı
Ufka bir bak yiğidim; inkılâba az kaldı.

Bu kan kokan coğrafya, bu çığlıklar senindir
Bu gözü yaşlı târih, hıçkırıklar senindir
Yeryüzünde çiğnenen bütün haklar senindir
Prangalı hükümler, aydınlıklar senindir.

Yıllardır, uygarlıktan sana hep enkaz kaldı
Ufka bir bak yiğidim, inkılâba az kaldı.

Tasalanma yiğidim; zaman bizden yanadır
Külümüzden yükselen duman bizden yanadır
Son durak, son ilahi ferman bizden yanadır
Dünya düşman olsa da, iman bizden yanadır

Kapıları açacak çoşkun bin niyaz kaldı
Ufka bir bak yiğidim, inkılâba az kaldı

Mahzenlerde beklemek ziyan artık, yiğidim
Fecr-i sâdık vaktidir; uyan artık yiğidim
Ateşlere girsen de, dayan artık yiğidim
Hakikate dönüyor rüyan artık, yiğidim

Zalimler için karar verildi; infaz kaldı
Ufka bir bak ilerle, inkılâba az kaldı.


Arı Kolonisi Optimizasyon Algoritması Kullanarak En Kısa Yol Bulma

“Arı Kolonisi Optimizasyon Algoritması Kullanarak En Kısa Yol Bulma” başlıklı makale EMO Bilimsel Dergi’de yayınlanmış olup Mustafa Servet KIRAN, Mesut GÜNDÜZ ve Mehmet Akif ŞAHMAN tarafından yazılmıştır.

Çalışmada Arı Kolonisi Optimizasyon (BCO) Algoritmasının en kısa yol bulma problemleri üzerindeki başarısı araştırılmıştır. Gezgin satıcı problemi için üretilen mevcut çözümler incelenmiş, elde edilen sonuçlar
ile BCO algoritmasının bu probleme uygulanması sonucu elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kıyaslamalar neticesinde BCO’nun makul zamanlarda iyi sonuçlar verdiği ve düşük hata oranı ile çalıştığı görülmüştür.

“Arı Sistemi” kavramı Tomoya Sato ve Masafumi Hagiwara tarafından ortaya konulmuş gerçek arıların davranışlarından esinlenerek oluşturulan bir bir sezgisel algoritmadır.

BCO’nun sözde kodu aşağıdaki gibidir:
1. Başlatma:
B arıların sayısı,
I çevrim sayısı,
ST={st1,st2,...,stm}aşama sayısı,
x problemin herhangi bir çözümü, bu çözüm başlangıçtaki en iyi çözümdür.
2. i=1, i==I olana kadar aşağıdaki adımları takip et.
3. j=1, j==m olana kadar asağıdaki adımları takip et.
İleri Geçiş: Arıların kovandan uçmalarına izin ver ve stj aşamasındaki Sj kısmi çözümler setinden kısmi çözümlerini tercih et.
stj ‘deki kısmi çözümler kümesi Sj (j=1,2,…,m) tarafından gösterilir.
Geri Geçiş: Tüm arıları kovana geri gönder. Oluşturulan kısmî çözümlerin kalitesi hakkındaki bilgi değişimine izin ver. Terk etme, terk etmeme, isçi alma veya almamaya karar ver.
j = j + 1;
4. i’inci iterasyon sırasında elde edilen xi çözümü bilinen en iyi çözümden daha iyiyse en iyi bilinen çözümü güncelle ( x = xi )
5. i = i + 1

İlgili makaleyi indirmek için:
Ari-Kolonisi-Optimizasyon-Algoritmasi-Kullanarak-En-Kisa-Yol-Bulma


Sayfalar:1...90919293949596...107