Karar Destek Sistemleri Dersi 8. Ünite Özet

Giriş

Karar destek sistemleri; model ve veriden yararlanarak karar vericilerin akıl yürütme sürecine katkı sağlar. Hangi modelin hangi verilerle çalıştırılarak karara yönelik ne tür bilgi türetilmesi gerektiği, türetilen veri ve bilgilerin hangi değerlendirmeleri tetiklemekle sonuçlanacağı karar vericinin yargısına bırakılmıştır. Bu yargıların toplamı o karar vericinin profesyonel birikimidir. Profesyonel birikimlerin bir kısmı açık ve diğer bir kısmı örtük yöntembilgisidir. İşletmeler kendi üretim veya hizmet sektörlerinde ortaya koydukları çıktıların yanında, o sektörün işleyişine yönelik yöntembilgileri biriktirirler. Bu birikim, o işletmede çalışanlar tarafından kazanılır ve işletme faaliyetlerine yansıtılarak üretime veya hizmete dönüştürülür. İşletme faaliyetlerinin bütününde yeralan açık veya örtük yöntembilgileri insan aklının ürünleridir. İnsan zekâsının ürünü olan yöntembilgilerini verilerden türetmek, kısmen mümkün olmakla beraber, günümüzde hâlâ zahmetli olduğu kadar pahalı da bir süreçtir. İnsan zekâsına öykünerek bilgisayar donanım ve yazılım olanakları üzerine inşa edilmiş, akıl yürütme ve öğrenme yeteneği olan yöntemler yapay zekâ (YZ) başlığında yer almaktadır. Yapay zekâ, bazı yerlerde insan zekâsı yerine kullanılmakla beraber, insan zekâsının tamamlayıcı ve yükseltici bir parçası olarak değerlendirilmelidir. Sınırlı bir alanda uygulanan ve başarısı uygulamalarla kanıtlanmış yöntembilgisine uzmanbilgisi veya uzmanlık denir. Uzmanbilgisinin her zaman belgelendirilmesi mümkün değildir. Ancak mümkün olduğunda çok kıymetli bir tür yöntembilgisi olan uzmanlığın, bir sistem içinde kullanılarak insanın akıl yürütmesine benzer şekilde çıkarımlar yapması ve kararlar vermesi mümkün olmaktadır. Bu tarz sistemlere uzman sistem (US) denir. Kurumsal zekâ, bir işletmenin öncelikle yönetim yetilerinin bir toplamıdır. Bu yüzden de yönetim kadrolarının yetkinliği birinci derecede önemlidir. Diğer önemli faktör de işletmenin kurumsal zekâya bakışıdır. Kurumsal zekâyı bir işletmenin en önemli varlığı olarak gören işletmelerin; yönetim bilişim sistemleri, çevrimiçi analitik işleme (OLAP) işletme analitiği ve karar destek sistemleri düzeyinde kurumsal zekâ altyapısını tamamlamış olması beklenir. Bunu gerçekleştiren işletmelerin analitikle rekabet etmelerini destekleyecek bir kurumsal zekâya sahip olduklarını ifade etmek gerekir. Ancak kurumsal zekânın sürdürülebilir olması için bu önkoşulların sağlanmış olması yetmez. İşletmelerin; aynı zamanda kendi deneyimlerinden öğrenebilen, algoritmik problem çözmedeki gelişmelerin farkında olan, iş süreçlerini YZ alanındaki gelişmelerle güçlendiren ve biriken uzmanlıkbilgisini uygun alt alanlarda uzman sistemlerle kurumsallaştırabilen işletmeler olması gerekir. Bu bağlamda yöntembilgisi yönetimi, metasezgisel yöntemler, YZ ve uzman sistemlere değinmek gerekir. Bilgisayar bilimleri açısından KDS’ler, YZ olanaklarıyla birleştirildiği zaman, zeki karar destek sistemleri (intelligent decision support systems) olarak sınıflandırılmaktadır. Yönetsel açıdan KDS, kendisini tasarlayan ve kullanan karar vericinin işletme zekâsını, kurumsal katkıya dönüştürmesini güçlendirdiği oranda kurumsal zekâya katkıda bulunabilir.

Yöntembilgisi Yönetim Sistemi

Yöntembilgisi yönetimi (YY), işletme çalışanlarının kollektif olarak verimlilik, kalite ve süreç iyileştirme amacıyla sahip oldukları bilgileri ve yöntemleri kalıcı ve görünür kılma ve kurumsal çapta kullanıma sunma çabalarının bütünüdür. Bu çaba, yöntembilgisinin yanısıra değerli durumbilgileri ve görüşlerin de paylaşımını içerebilir. YY’nin amacı, işletme içinde türetilen faydalı bilgilerin yakalanması, depolanması, bakımı, gereken kişiye istediği yer ve zamanda ve kullanışlı bir şekilde sunulmasını sağlamaktır. Bir yönüyle YY, yöntembilgisini yöneten insanların yönetimiyle ilgilenir. Yapılmak istenen; kurum içi her tür bilgi ve görüşün sistematik olarak her çalışana açık olmasıdır. YY, kurumsal öğrenmeyi gerçekleştirme yolunda atılacak en önemli adımıdır. Öğrenebilen işletmelerin, rekabet açısından üstün bir kurumsal özelliğe sahip olabileceklerini, YY’ye yönelik bir yapılanmanın işletmelere sağlayacağı faydaları görmek zor değildir. Ancak bu çabalar bir takım güçlükleri de beraberinde getirmektedir. Bunların başında, bilgi paylaşımında kullanılacak formların tasarımı gelmektedir. Bunun sebeplerinden en önemlisi, işletme içindeki her operasyonel noktanın kullandığı ve ürettiği bilgilerin standartlaştırılmasının mümkün olmamasıdır. Diğer bir güçlük ise personelin bilgi paylaşımına nasıl teşvik edileceği ile ilgilidir. Bu konuda atılacak adımların başında, bu işlemin kolaylaştırılması ve çalışanların vaktini en az alacak yöntem ve olanaklarla desteklenmesi gelir. Yönetim bilişim sistemleri; açık durumbilgilerinin yakalanması, depolanması, yönetilmesi ve raporlanmasına dönüktür. Yönetim bilişim sistemlerinin kural yapılı bilgileri saklaması veritabanı mantığına uygun değildir. Yöntembilgisinin en yaygın formu kurallardır.

Yöntembilgisi Dolabı (Knowledge Repository)

Yöntembilgisi dolabı, kurumsal yöntembilgisinin elektronik metin belgeleri şeklinde biriktirilmesidir. Yönergeler ve yazışmaların bazıları yöntembilgisi dolabında saklanmalıdır.

Yöntembilgisi Yönetiminin Bileşenleri

Yöntembilgisi yönetimi; işletmelerin sahip olacağı teknolojik bir çözüm değil, işletmenin benimsediği bir yöntemdir. Buna rağmen teknolojik çözümlerin niteliği YY’nin başarısını etkiler. YY’nin yaşama geçirilmesinde yararlanılacak üç temel teknoloji vardır. Bunlar:

1. İletişim teknolojileri,
2. İşbirliği teknolojileri,
3. Depolama ve erişim teknolojileri.

Belirtilen teknolojiler, YY’nin aşağıdaki işlevlerini yerine getirecek şekilde bütünleşik bir çözüm oluştururlar. Bu işlevler şunlardır:

1. Yöntembilgisinin yaratılması: Yeni görüş, fikir, içgörü ve iş süreçlerinin türetilmesini sağlar.
2. Yöntembilgisinin paylaşılması: Çalışanların gönüllü olarak görüş, fikir, içgörü ve benimsedikleri iş süreçlerini paylaşmalarıdır.
3. Yöntembilgisinin aranması: Kurum içi süreçlere, projelere ve yeni iş fikirlerine götürecek görüş, fikir, içgörü ve iş süreçlerine erişerek işbirliğine ve kurumsal rekabet gücüne katkıda bulunabilmektir.

Üniversitelerde Yöntembilgisi Yönetim Sistemi Olarak Ders Yönetim Sistemleri

Yöntembilgisi yönetimine yönelik teknolojik çözümlere yöntembilgisi yönetim sistemi (knowledge management system veya knowware) denir. Yöntembilgisi yönetimi sistemlerinin (YYS) sahip olması beklenen bileşenleri arasında işbirliğini destekleyen araçlar collaborative computing tools), yöntembilgisi sunucuları, kurumsal yöntembilgisi portalları, elektronik içerik ve belge yönetim sistemi, yöntembilgisi harmanlama (knowledge harvesting) araçları, arama motorları, erişim, izleme ve güvenlik denetimi araçları ve yöntembilgisi yönetimini kolaylaştıran araçlar (knowledge management suites) bulunmaktadır.

Kurumsal Öğrenme

Bir kurumun; politika, strateji, taktik, teknik ve yönergelerini etkileme potansiyeli olan yeni bilgi ve içgörülerin geliştirilebilmesine kurumsal öğrenme denir. Aynı fiziksel ortamda çalışanların kurumsal öğrenmesinde uygulanabilecek yaklaşımların e-ticaret ve e-işletmelere uygulanamaz. Bir işletme içindeki çalışanların görüşlerini paylaşmaları, öğretmeleri ve diğerlerinden öğrenmeleri ile yöntembilgisinin kurumsal yayılımı sağlanabilir.

Yapay Zekâ

YZ, çıkış noktası itibarı ile bilgisayar programlamaya dayandığından bilgisayar bilimleri disiplininde yer almaktadır. YZ terimi birçok tanımı kapsamakla beraber çoğu uzman, YZ’nin iki temel fikirle ilgili olduğu konusunda hemfikirdirler. Birincisi, zekânın ne olduğunu anlamak için insanların akıl yürütme, düşünme ve problem çözme süreçlerinin incelenmesini içerirken; ikincisi, bu süreçleri bilgisayarlar aracılığıyla kopyalamak ve ifade etmekle ilgilenir.

Yapay Zekânın Özellikleri

YZ’nin çıkış amacı, insan zekâsını taklit eden makineler ortaya koymak olmasına rağmen, mevcut ticari YZ ürünlerinin özellikleri, beklenen başarılara erişmekten uzaktır. Bununla birlikte, YZ yazılımları gelişimlerini sürdürmekte; belirli bir düzeyde zekâ gerektiren çeşitli işleri otomatik hale getirerek, verimlilik ve kaliteyi arttırmaktadır.

Sembolik Problem Çözme

Sembolik işlem yapabilme, YZ’nin temel bir özelliğidir. Bilgisayarlar, başlangıçta sayıları işlemek için özel olarak tasarlanmıştır. Buna karşın insanoğlu, sembolik düşünmeye yatkındır. İnsan zekâsı, sayılar kadar sembolleri işleyebilme yeteneğine de bağlıdır. Sembolik işleme, YZ’nin merkezi olmasına rağmen bu, YZ’nin matematik içermediği anlamına gelmez. YZ’nin ağırlığı daha çok sembollerin kullanılması üzerinedir.

Akıl Yürütme

YZ akıl yürütmede (reasoning) sezgisellerden yararlanmaktadır. Ek olarak, YZ mevcut kurallardan veya yöntembilgilerinden yüksek seviyeli yöntembilgisi elde edebilen çıkarsama (inferencing) özelliklerini de içerebilir. Uzman sistemler, YZ’nin çıkarsamayı kullanan özel bir alanıdır.

Makine Öğrenmesi

YZ sistemleri, insanın sahip olduğuna benzer bir öğrenme kapasitesine sahip değildir. Buna karşın, YZ içeren sistemler, otomatik öğrenme olarak da adlandırılan mekanik öğrenme kabiliyetine sahiptir. Makine öğrenmesi, YZ sistemlerinin dış ortamdaki değişikliklere tepki verebilmelerini ve sistemin kendi davranışlarını bu tepkilere göre ayarlamalarını sağlayabilmektedir. Denetimli (supervised) ve denetimsiz öğrenme olarak iki kategoride incelenir.

Yapay Zekâ ile İnsan Zekâsının Karşılaştırılması

YZ’nin sahip olduğu önemli üstünlükler şunlardır: Kalıcı olma, Çoğaltma ve yaygınlaştırma kolaylığı, Düşük maliyet, Tutarlılık, Belgelendirilebilirlik, Hız.

İnsan zekâsının, YZ’ye göre dikkate değer üstünlükleri bulunmaktadır. Bunlardan ikisi şunlardır:

• İnsan zekâsı, yaratıcı olmasına karşın YZ, geldiği nokta itibariyle yaratıcı zekâdan yoksundur. Bilgi edinme ve öğrenme yeteneği insanın doğasında vardır. Buna karşın YZ’de yöntembilgisi, özenle hazırlanıp sisteme eklenir.
• İnsan zekâsı, insanların duyusal deneyimlerini doğrudan kullanmasını ve onlardan yararlanmasını mümkün kılmaktadır. Buna karşın YZ sistemleri, sembolik girdi ve gösterimlerle çalışmak zorundadır.

Yapay Zekâ Uygulama Alanları

YZ, zeki sistemlerin geliştirilmesi ile ilişkili fikirlerin ve kavramların bir koleksiyonudur. Bu kavram ve fikirler, insan yaşamının birçok farklı alanlarında geliştirilmiş ve uygulanmış olabilir.

Doğal Dil İşleme

Doğal dil işleme (natural language processing) teknolojisi, bilgisayar kullanıcılarına kendi anadillerinde bilgisayar ile iletişim kurma yeteneği sunmayı hedeemektedir. Bu teknoloji, bilgisayar programlamaya ilişkin sözdizimi ve komutların yerine, kişinin kendi ana dili ile arayüz etkileşimine olanak sağlamaktadır.

Konuşma Anlama

Konuşma anlama (speech understanding) ve ses tanıma (voice recognition), konuşulan dilin, bir bilgisayar tarafından anlaşılması ve konuşma sesinin tanınmasıdır.

Robotik ve Duyusal Sistemler

(Robotics and Sensory Systems) Görüş sistemleri, dokunmatik sistemler ve sinyal işleme sistemleri gibi duyusal sistemler, YZ ile bir araya getirildiğinde robot veya robotik biliminin konusunu oluşturmaktadır. Robot, mekatronik bir sistem olup, fiziksel bir takım görevleri gerçekleştirmeleri için programlanabilir ve uzaktan kumanda edilebilir.

Görsel Tanıma

Görsel tanıma, kamera gibi algılayıcılarından alınan dijital görsel bilgilerin karar süreçlerinde kullanılabilmesine yönelik çabaların bütünüdür. Görüntü işleme (image processing) ve sahne tanıma (scene recognition)’yla beraber, görsel tanıma; görüntü-tabanlı karar destek sistemlerinin en önemli bileşenlerinden biridir.

Zeki Bilgisayar Destekli Eğitim

Zeki bilgisayar destekli eğitim (intelligent computerassisted instruction), insanları eğiten makineler ve bilgisayar yazılımları anlamına gelmektedir. Belli bir ölçüde böyle bir makine, bir uzman sistem olarak görülebilir. Buna karşın, bir uzman sisteminin başlıca amacı tavsiyede bulunmak iken zeki bilgisayar destekli eğitimin amacı öğretmektir.

Yapay Sinir Ağları

İnsan beyninin çalışma prensiplerinden yararlanan ve beyindeki sinirsel yapıyı taklit ederek problemleri çözmeyi amaçlayan yöntemler, sinirsel hesaplama (neural computing) olarak adlandırılır. Temel işleme ünitesi nörondur. Bir dizi nöron, katmanlar (layers) halinde gruplanır ve birbirlerine bağlanır. Beynin bu basitleştirilmiş modeline yapay sinir ağı denir.

Otomatik Tercüme

Otomatik çeviri veya tercüme, bir dilden diğerine kelime ve cümleleri çevirmek için bilgisayar programlarının kullanımını inceleyen YZ çalışma alanıdır.

Bulanık Mantık

Bulanık mantık, günlük dildeki ifadelere de matematiksel işlemler uygulanabilmesinin yolunu açan bir bilim dalıdır. Günlük dilde, mutlu veya çok mutlu ifadelerinin karar modellerinde kullanılabilmesi, bulanık mantığın olabilirlik (possibility) ve üyelik fonksiyonu kavramları ile mümkün hale gelmiştir. Aristo matematiğine kırılgan (crispy) sayılar hâkim iken, bulanık matematikte bulanıklığı temsil eden üyelikler sözkonusudur. Bulanık mantıkta, 1 sayısının karşılığı tek bir değer değil, örneğin, 0’la 2 arasında birçok değerin temsilcisi olan bir küme olarak tanımlanır.

Akıllı Erkinler

Akıllı erkinler veya ajanlar (intelligent agents), otomatik olarak belirli görevleri yürütmek için bilgisayarlarda bulunan küçük programlardır. Anti-virüs programları iyi bir örnektir.

Uzman Sistemler

Uzman sistemler (US), dar bir problem alanında uzmanbilgisini kullanarak problem çözmeye yönelik bir bilgi sistemidir. Bir başka deyişle, US’ler bir uzmanın kendi alanındaki problem çözme bilgisini taklit eden sistemlerdir.

Uzman Sistemlerin Yapıları

Yöntembilgisi derleme ünitesi; yöntembilgilerinin biriktirilmesi ve yöntembilgisi tabanına aktarılması işlevlerini içermektedir. Kuralların, kural tabanına aktarılacak şekilde derlenmesinden de sorumlu olabilir. Yöntembilgisi Tabanı bir US’nin en önemli üç bileşeninden biri olup diğer ikisi Çıkarım Motoru ve Çalışma Belleği’dir. US’nin çözmesi beklenen problemlere ilişkin tüm çözümleme ve yöntembilgisi bu modülde yer almak durumundadır. Yöntembilgisi tabanında; kuramsal bilgiler, olgular (facts) ve problemlerin çözülmesine yönelik sezgisel bilgiler veritabanına benzer bir mantıkla saklanır.

Genetik Algoritmalar

Doğal süreçlerin anlaşılmasına yönelik çalışmalar, kuramsal veya uygulamalı çözülmesi zor birçok problem için zeki ve etkili yöntem ve yaklaşımlar geliştirilmesine önemli katkılar sağlamıştır. Doğadan esinlenilmiş yöntemler, problem çözme sürecine sundukları katkıların niteliği sebebiyle meta-sezgisel (meta-heuristics) yöntemler başlığında incelenmektedir. Meta-sezgisel yöntemler, basit sezgisellerden farklı olarak, probleme özel olmayan genel amaçlı problem çözme yaklaşımlarına verilen addır.

Evrimleşme Düşüncesi

GA açısından evrimleşme, Darwin’in doğal seleksiyon ile türlerin adaptasyonu görüşüne ve modern genetik biliminin çaprazlama (crossover) ve mutasyon (mutation) anlayışına dayanmaktadır.

Genetik Gösterim ve Operatörler

GA’larda probleme ilişkin karar değişkenleri bir liste olarak tutulur ve bu listeye kromozom adı verilir. 0-1 karar değişkeni kullanan problemler için kromozomun genleri 0-1’lerden oluşmaktadır. Bu tür gösterime ikili (binary) kodlama denir. GA’ların ilk ortaya çıkışı 0-1 gösterimler üzerinedir. İkili kodlama içeren iki kromozomun çaprazlanması, bu iki kromozomun birbirlerine sahip oldukları çözümler hakkında bilgi aktarmalarını sağlamaktadır.

Genetik Algoritmanın Adımları

1. Başlatma,
2. Değerlendirme,
3. Durma,
4. Seçim ve kopyalama,
5. Çaprazlama,
6. Mutasyon

Kombinatoryal Problemlerin Çözümünde Genetik Algoritmaların Kullanımı

Kombinatoryal problemler; sıralama, kümeleme, dizilim gibi kesikli optimizasyon problemleridir. GA’lar bu tür problemler için 0-1 gösterim yerine birçok durumda permütasyon gösteriminden yararlanırlar. Permütasyon gösteriminde kullanılacak çaprazlama ve mutasyon operatörleri de farklıdır.

Permütasyon Gösteriminde Çaprazlama

Permütasyon gösteriminde kullanılan genel amaçlı veya probleme özel birçok çaprazlama operatörü mevcuttur. Bunlardan en yaygın kullanılanlarından biri konum-tabanlı çaprazlamadır (position-based crossover). Çaprazlanacak iki kromozom için bazı genler seçilir. Bu genlerde yer alan şehirlerin konumları çaprazlama işleminden önce sabitlenerek koruma altına alınır. Koruma altına alınmamış şehirler ise aynı kromozomda tekrarlanmayacak şekilde ve sırayla bir kromozomdan diğerine aktarılır.

Permütasyon Gösteriminde Mutasyon

Mutasyon tek başına bir kromozom veya genler üzerine uygulanan bir operatördür. Çaprazlamada olduğu gibi iki kromozom arasındaki bilgi alışverişini sağlamaya değil, henüz popülasyon içinde keşfedilmemiş çözümlerin yakalanmasına yöneliktir.

Excel Çözücü ile Genetik Algoritma Kullanımı

Problemin GA ile çözümünü, Excel Çözücü eklentisi desteklemektedir. Excel Çözücü’nün Türkçe sürümü kullanıldığında bazı ifadelerin ne anlama geldiğini bilmek gerekebilir.