Merhaba arkadaşlar, mülakat masasının her iki yanında da bulunmuş biri olarak, bu yazımda her zaman merak konusu olan, özgeçmiş hazırlamanın püf noktalarını paylaşacağım.
İlk olarak bir özgeçmişten genel olarak beklenenler üzerinde duralım;
A4 Kağıdı Formatı Kullanılmalı
2 Sayfayı Geçmemeli
Uzun Paragraflardan Kaçınılmalı
Cümleler Birincil Tekil veya Üçüncül Tekil Şahıs Ağzından Yazılmalı
Uygun Punto ve Yazı Tipi Seçilmeli ( Times New Roman / Arial / 11 / 12 )
Dil Kurallarına Dikkat Edilmeli ( Kelimelerin ve Cümlelerin Altı Çizilmemeli )
Başvurulan Pozisyona Uygun Ön Yazı Hazırlanmalı
Ters Kronolojik Sıra Takip Edilmeli ( Son Çalışılan İş Yerinden İlk Çalışılana Doğru )
Özgeçmişte Resmi Fotoğraflar Kullanılmalı
Şimdi ise bir özgeçmiş hangi başlıkları içermeli ve bu başlıkların içeriği neler olmalı kısaca bundan bahsedelim.
Kariyer Hedefi: Başvurulan pozisyona uygun özelliklerimizi anlatabileceğimiz, kendimizi kısaca tanıttığımız, başvuru amacımızı belirten çok kısa paragraftan oluşan bölümdür. Bazen ön yazı niteliği de taşıyabilir.
Kişisel Bilgiler: Adımızı, açık adresimizi, bize ulaşabilecekleri iletişim kanallarını ( telefon, mail ), doğum tarihimizi, doğum yerimizi, zorunlu olmamakla beraber medeni durum ve ehliyet bilgilerimizi, yurt dışı ve savunma sanayii işlerine başvuruyorken ise uyruğumuzu içeren bölümdür.
Eğitim Bilgileri: Ters kronolojik sırayla mezun olunan alanın yer aldığı kısımdır. Mezuniyet ortalaması, alınan dereceler, önemli başarılar bu alanda yer alabilir. Yeni mezunlarda bu alan önlerde olurken, tecrübeli adaylarda daha gerilerde kalmalıdır.
İş / Staj Bilgileri: Yine ters kronolojik sırayla, iş ve staj bilgilerinden oluşan bölümdür. Çalışılan yerdeki bölüm ve yapılan iş kısaca belirtilerek, alınan sorumluluktan bahsedilmelidir. Başarıların özellikle vurgulanması gereken alandır.
Beceriler: Bildiğimiz yabancı dilleri ve bilgisayar programlarını bu kısımda dile getirebiliriz. Birden fazla yabancı dil ve bilgisayar becerisine sahipsek, yanlarında seviyelerini ekleyebiliriz.
Eğitim ve Sertifikalar: Katıldığımız mesleki kurs ve eğitimleri bu alanda paylaşabiliriz.
Referanslar: En az iki adet olması tavsiye edilmektedir. Yeni mezunlar için birisi üniversite hocasından diğeri ise staj yapılan yerdeki amirden alınmalıdır. Eğer hali hazırda bir referansımız yok ise “Talep edildiğinde verilecektir.” şeklinde bir ifade kullanılabilir.
Şu ana kadar beklenen özgeçmiş yapısından ve nasıl hazırlanması gerektiğinden bahsettik.
Şimdi ise neler yaparsak rakiplerimizden geriye düşeriz onlardan bahsederek yazımıza son verelim;
CV, özgeçmiş, curriculum vitae gibi sözcüklerle özgeçmişi süslemek.
Merhaba bu yazımda Elektrik – Elektronik / Bilgisayar / Yazılım Mühendisliği odaklı, kariyer hedefi ve kariyer yol haritası belirlemek konusu üzerine değineceğim.
Kariyer hedeflerini tanımlamak, başarıya ulaşmak için kritik bir adımdır. Başarıya ulaşmak için nereye gittiğinizi bilmelisiniz.
Hedef belirleme döneminde kendi benliğimiz dışında aşağıdaki unsurların önemi de yadsınamaz;
Aile
Çevre
Örnek Alınan İnsanlar
Hayatımızı Etkileyen Dönüm Noktaları / Olaylar
Kariyer hedeflerinizin neler olduğunu bilmek sizin için olduğu kadar potansiyel iş verenler için de önemlidir. ‘Bilmiyorum’ veya ‘Bir fikrim yok’ demek sizi hayallerinize götürmeyecek, aksine kararsız görünmenize neden olarak istemediğiniz görevler üstlenmenize sebebiyet verecektir.
Hedef belirleme döneminde, üniversitede isteyerek bir bölüme girmiş arkadaşlarımız zaten olmak istedikleri şeyi belirlediler. Fakat olmak istedikleri şey gerçekten istedikleri şey olmayabilir. Veya tercih yaparken istemediğiniz bir yeri seçmek zorunda kalmış da olabilirsiniz.
Hedef belirleme dönemimizde aşağıdaki sorular bizi yönlendirmeli;
Hangi işle uğraşmak hoşunuza gidiyor?
Ne yaparken kendinizi daha iyi hissediyorsunuz?
Kendimiz bir hedef belirlerken, belirlediğimiz unsurlar;
Ulaşılabilir ( Belirlediğiniz zamanda belirlediğiniz kaynaklarla ulaşılması mümkün hedefler seçmelisiniz. )
Anlamlı ( Hedefiniz ana amacınız ile ilgili olmalı, genel planınızın içinde anlamlı ve gerekli olmalıdır. )
Zaman Sınırlı ( Kısa / Uzun Vadeli )
Kariyer hedefini uygulamada kendimize aşağıdaki soruları sormalıyız;
Yapabileceklerimden emin miyim? Başaramayacağımız şeyler üzerinde hedefler belirlemek, bize yoğun stres, motivasyon kaybı, yenilgi hissi, mutsuzluk olarak geri döner. Böylece kariyer hedefimizden uzaklaşarak, iş konsantrasyonumuzu kaybedebiliriz.
Sevdiğim işi mi yapıyorum? İşinizden memnun olursanız, hedefleriniz de bu doğrultuda yükselecektir. Kariyer uzmanları, hedef geliştirmede öz değerlendirme yapmayı öneriyorlar. Bir takım kişilik testleri, kendinizi ve kişiliğinizi tanıyarak size hangi işin daha uygun olduğu fikrini verebilmektedir.
Kısa / Orta / Uzun vade de plana sahip miyim? Örneğin bir banka memuru, ileride Genel Müdür olmak istiyorsa, kariyer hedefini uzun vadeli olarak düşünmeli, öncelikle kısa vadede azimli, sabırlı, kararlı ve istikrarlı bir yol belirlemelidir. Böylece, hedefleri gerçekleştikçe kendine olan güveni artacaktır.
Alternatif planlarım mevcut mu? Hayat her zaman istediğimiz patika ve düzende gitmeyebilir. Alternatif bir plana sahip olmamak, kişide umudunu kaybetme, yeni bir işe başlamada zorlanma gibi sorunları beraberinde getirebilir.
Kariyer Hedefi kurmada veya örneklemede çoğumuz zorlanıyoruz. Yardımcı olması adına örnek hedefler Şekil-1’deki gibi olabilir.
Şekil 1 – Hedef Örnekleri
Hedeflerimizi belirledik, şimdi biraz kendimizi tanıyalım becerilerimizin farkına varalım.
Kendimizi tanımak için en etkili yöntem SWOT analizidir. Bir çok iş yeri ve kuruluş personelini ve yaptıkları işi tanımak için bu yapıyı kullanmaktadır.
Şimdi bu yapıdaki harfleri, kişi ve marka bazında sorgulandığı bir örnekle açıklayalım;
Strengths ( Güçlü Yönler ) – Başkalarının sahip olmadığı hangi özelliklere sahipsin? Rakiplerinize oranla hangi konularda başarılısınız?
Weakness ( Zayıf Yönler ) – Başarısız olduğunuzu düşündüğünüz yönler var mı? Kötü alışkanlıklarınız neler?
Opportunities ( Fırsatlar ) – Yaptığınız işi kolaylaştıracak veya kendinizi geliştirecek imkanlara sahip misiniz? Rakiplerinizin zorlandığı konularda nasıl daha öne geçebilirsiniz?
Threats ( Tehditler ) – Ne tür engellerle karşılaşıyorsunuz? Mevcut rakipleriniz kimler? İşinizin gerektirdiği becerilere sahip misiniz?
Kendimizi tanıdıktan sonra hedefe giden yolda en önemli unsurlardan biri de sektör ve departmanı seçmektir. Bu tarz seçimler kişinin ilgi alanına ve çalışmak istediği bölüme göre değişebilir. Bazı kişiler için çalışma saatleri önemli bir unsur olurken, bazıları için maaş önemli bir kriterdir.
Şekil 2 – Sektör / Departman Öncelikleri
Şu ana kadar hep happy path adını verdiğimiz olması gerekenlerden bahsettik fakat bazen bilmeden yanlış yaptığımız veya yapılmaması gereken fakat yapılan yanlışları da sıralamak gerekirse;
35 Yaşından Önce Kariyer Planı Yapılmalı
Çevre edinmekten kaçınılmamalı / Ne kadar network o kadar farklı fırsat
Tavuk çiftliği kurmak gibi finansal risk alarak bilinmeyen bir alana kaymak / yatırım yapmak
Kariyer planını ve hedefimizi belirledikten sonra artık geriye iş ilanlarını gözden geçirmek ve etkili bir özgeçmiş hazırlamak kalıyor.
Son olarak yazıma mühendis arkadaşlarımıza yardımcı olmak adına kısaca iş ilanlarında geçen ama yeni mezun birinin uzak olduğu meslekleri de kısaca anlatarak son vermek istiyorum.
Şekil 3 – Meslekler (1)
Şekil 4 – Meslekler (2)
Umarım faydalı olmuştur, sağlıcakla kalın.
Yazıyı okuyamayanlar, okuyacak gücü olmayanlar için kısa özet 🙂
Hiç şüphesiz ki son zamanlarda her bilgisayarın korkulu rüyası olarak karşımıza fidye yazılımları çıkıyor.
Fidye yazılımlar; bilgisayarınızın içerisine bir yerlerden (arka kapılar veya trojanlar üzerinden) yüklenip, bilgisayarınızda bulunan birçok dosyayı şifreleyen, bu şifreyi de belirli bir ücret karşılığında açmayı vaad eden yazılımlardır.
WannaCry fidye zararlısı da diğer fidye yazılımlarıyla aynı işlemi yapıyor ancak WanaCry’ı diğerlerinden ayıran en önemli özelliği kendi kendine yayılması ve sizin herhangi bir linki ya da dosyayı açmanıza gerek duymadan yayılıp çalışabilmesi.
WannaCry fidye zararlısı (Wanna Decryptor) Windows SMB(Server Message Block;Türkçe karşılığı “Sunucu İleti Bloğu” olan, sunucu ve istemci arasındaki iletişimi sağlayan bir network protokolüdür. OSI modelinin Uygulama katmanında çalışan SMB, dosya paylaşımlarına erişmede, ağ, yazıcı ve çeşitli bağlantılarda kullanılır.) açıklığını istismar eden EternalBlue zararlısı kullanarak uzaktan yaması geçilmemiş Microsoft Windows işletim sistemi olan sistemlere sızarak zararlı kodunu çalıştırabiliyor. Kod çalıştığında da ağ üzerinden diğer işletim sistemlerini de kontrol ederek yayılımını genişletiyor.
Peki bu zararlı nasıl ortaya çıktı? Dünya çapında bir çok bilgisayara zarar veren bu yazılımın şu paydaşlar çevresinden çıktığı düşünülmekte;
Microsoft
Zafiyeti tespit edip, kullandığı öne sürülen NSA
NSA üzerinden bu tür bilgileri çalan ve yayan “Shadow Brokers” grubu
Zararlılardan korunmak için yapılabilecekler ise şu şekilde sıralanabiliyor;
Guguk kuşu arama algoritmasına geçmeden önce ilk olarak guguk kuşlarının göç ve üreme yapılarını incelememiz daha doğru olacaktır. Dilerseniz guguk kuşlarının üreme ve yumurtlama yapılarına bir göz atalım;
Guguk kuşları, gugukgiller kuş ailesine mensup olan hafif eğri gagalı, uzun ve sivri kanatlı, uzun kuyruklu ve uçuşu iyi olan kuşlardır. Eski / Yeni Dünya ormanlarında yaşamaktadırlar. Serçe iriliğinden karga büyüklüğüne kadar 130 çeşit türü olduğu bilinmektedir.
Guguk kuşlarını diğer kuşlarından ayıran ve optimizasyon algoritmalarına konu eden en etkileyici özellikleri atılgan çoğalma stratejileridir. Eski Dünya türlerinden 56’sı ve Yeni Dünya türlerinden 3’ü kuluçka asalağı olup yumurtalarını yabancı kuşların yuvalarına bırakırlar.
Yumurtlama sürecinde dişi guguk kuşu; yumurtasını yerleştirmek istediği yuvanın sahibi olan yabancı kuşun yumurtalarından birini alarak, kendi yumurtasını yuvaya yumurtlamaktadır. Bu süreç sadece 10 saniyede olmaktadır. “Ani” ve “Guira” türündeki guguk kuşları bu yöntemleri kullanan kuşlardandır. Dişi guguk kuşları belirlediği bir kuş türü üzerinde yoğunlaşırlar ve yumurtalarını şekil ve renk açısından, yuva sahibi olan kuş türüne ait yumurtalara benzetirler. Böylece kendi yavrularının yuva sahibi kuş tarafından fark edilmesini engellemeyi amaçlarlar. [3]
Yuva sahibi çoğu kuş, yuvasına bırakılan yabancı kuşların yumurtalarını fark edebilme yetisine sahiptir. Yuva sahibi kuş, yabancı bir yumurtayı fark ettiğinde davranış olarak ya yabancı yumurtayı yuvadan atmakta ya da yuvayı yeniden yapmak üzere dağıtmaktadır. Yuva sahibi kuş tarafından fark edilmeyen yumurtalar, diğer kuş yumurtalarıyla beraber büyümektedir.
Guguk kuşlarını bu süreçte öne çıkaran parazit özellik; yumurtalarının yuva sahibi kuş yumurtalarından önce çıkmasından kaynaklanmaktadır. Yumurtadan çıkan guguk kuşu ilk 4 gün içerisinde gözleri henüz açılmamış olmasına rağmen akrobatik hareketlerle diğer yumurtaları yuvadan dışarıya atmaya başlar. Eğer yuvadaki guguk kuşu yumurtasından daha önce yumurtadan çıkan yavrular mevcutsa, kendilerinden sonra yumurtadan çıkan guguk kuşu yavrusunun yeme içgüdüsünden dolayı yavrular hayatta kalamayacaklardır. Daha büyük bir bünyeye sahip olan yavru guguk kuşu, üvey annenin getirdiği yiyeceklerin çoğunu tüketmektedir. Yuva sahibi anne yavrunun kendisine benzemediğini fark etse bile annelik içgüdüsünden dolayı yavruyu beslemeye devam etmekte, yuvadan ayrılana kadar bakmaya çalışmaktadır. [4]
Guguk kuşlarının göç süreçleri ise şu şekilde gerçekleşmektedir;
Guguk kuşu yavruları büyüdüğünde ve yumurtlama yaklaşımı zamanı geldiğinde kuş mevcut bulunduğu ortamdan, yumurtalarını yabancı kuşların yumurtalarına daha çok benzetebileceği türlere sahip ve yavruları için daha çok yiyecek kaynağına sahip yeni ve daha iyi bir ortama göç ederler.
Guguk kuşlarının farklı alanlarda grup oluşturmasının ardından en iyi üretime sahip olan topluluk diğer guguk kuşlarının göç etmesi için hedef nokta olarak seçilir. Guguk kuşu grupları en iyi ortamı bulana kadar göç olayını devam ettirirler.
Guguk Kuşu Optimizasyon/Arama Algoritması;
Guguk kuşu arama/optimizasyon algoritması doğadan esinlenen yeni nesil algoritmalardan birisidir. Optimizasyon algoritmalarından kullanılmak üzere 2009 yılında Xin-She Yang ve Suash Deb tarafından geliştirilmiştir.
Guguk kuşu algoritması bazı guguk kuşu türlerinin kuluçka parazitliği (kuluçka asalaklığı) doğasını temel alan bir yaklaşımdır. Oluşturulan bu yaklaşım guguk kuşlarının göç süreçlerinin de gözlemlenmesiyle, kullanıcı tercihine bağlı olarak basit eş-yönlü rassal yürüyüş veya Levy uçuşu adı verilen yöntemler kullanılarak geliştirilmiştir. Son dönemdeki çalışmalar (Sureja, 2012) (Quaarab, Ahiod,Yang 2013) (Quyang, Zhou, Luo & Chen, 2013) algoritmanın parçacık sürü optimizasyonu ve genetik algoritmalardan potansiyel olarak üstün olduğunu ortaya koymuştur.
Bölüm 2 ‘de de anlatıldığı üzere guguk kuşları saldırgan üreme stratejileri ile diğer kuşlardan ayrılmaktadırlar. Bazı türleri yumurtalarını uygun gördükleri farklı kuşların yuvalarına bırakıp, yuva içerisindeki bir yumurtayı dışarı atmaktadırlar. Fark edilmeyecek derecede benzerliğe sahip yumurtaları sayesinde, yuva sahibi kuşun kuluçka asalaklığına katlanmasına mecbur bırakırlar.
Her optimizasyon probleminde olduğu gibi, guguk kuşu arama algoritmasının tanımlanmasında da belirli kısıtlar göz önünde bulundurulmuştur; [5]
Problem tanımlamasında her bir guguk kuşunun rastgele seçilmiş bir yuvaya her defasında sadece bir yumurta bırakacağı var sayılmıştır.
Kullanılabilir yuva sayısının sabit olacağı varsayılmıştır.
Guguk kuşu tarafından bırakılan yumurtaların yumurtalar pa Ɛ (0,1) olasılığı ile yuva sahibi kuş (host bird) tarafından keşfedileceği var sayılmıştır.
Kaliteli yumurtalara sahip yuvaların bir sonraki nesle aktarılacağı var sayılmıştır.
Algoritmalardaki bu kısıtlar çerçevesinde başlangıç popülasyon değerleri oluşturularak Nb boyutlu bir problem için ortam ve fo ile ifade edilen amaç fonksiyonunun maliyeti Denklem (3.1) ve (3.2)’ye göre ifade edilmektedir.
Guguk kuşu algoritması genel olarak maliyeti maksimize eden bir yöntem olarak görülmektedir; minimizasyon problemlerine uygulanmak istediğinde ise Denklem (3.3) kullanılmalıdır.
𝑚𝑎𝑙𝑖𝑦𝑒𝑡= 𝑓0(𝑜𝑟𝑡𝑎𝑚)= 𝑓0(𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑁𝑏) (3.3)
Algoritma başlatılırken ilk olarak Nb problem boyutuna ve Npop adet popülasyon sayısına (ortam sayısı) bağlı olarak NpopxNb matrisi oluşturulur. Ardından her bir ortam için ortamda gerçekleşecek olan yumurtlama işlemi sırasında oluşacak yumurtaların sayıları, ymin alt sınır ve ymax üst sınır arasında rastgele bir değer olarak belirlenir. Her bir guguk kuşunun 5 ile 20 arasında yumurta yumurtladığı kabul edilmektedir. Fakat problemin türüne göre bu sayı 1 ile de kısıtlandırılabilmektedir.
Gerçek guguk kuşlarının diğer bir davranışı da doğal ortamlarından belirli bir maksimum uzaklık içerisinde yumurtalarını bırakmasıdır. Bu maksimum uzaklık değeri, algoritmada Yumurtlama Yarıçapı (YY) olarak tanımlanmaktadır. Algoritmada her bir guguk kuşunun YY değeri, kendi yumurta sayısı, o anki toplam yumurta sayısına ve yumurta sayısı limitlerine bağlı olarak Denklem (3.4)’deki gibi belirlenmektedir. [1]
𝑌𝑌= ∝𝑥 𝐺𝑢𝑔𝑢𝑘 𝑘𝑢ş𝑢𝑛𝑢𝑛 𝑦𝑢𝑚𝑢𝑟𝑡𝑎 𝑠𝑎𝑦𝚤𝑠𝚤𝑂 𝑎𝑛𝑘𝑖 𝑡𝑜𝑝𝑙𝑎𝑚 𝑦𝑢𝑚𝑢𝑟𝑡𝑎 𝑠𝑎𝑦𝚤𝑠𝚤 𝑥 (𝑦𝑚𝑎𝑥− 𝑦𝑚𝑖𝑛) (3.4)
α parametresi, YY’nin maksimum değerini ayarlamak amacıyla kullanılan tamsayı bir değerdir.
Guguk Kuşu yumurtlama yarıçapı
Tüm guguk kuşu yumurtalarının, yabancı kuşların yuvalarına bırakılması işlemi sonrasında yabancı kuşun yumurtalarına daha az benzeyen bazı guguk kuşu yumurtaları yabancı kuş tarafından tespit edilir ve yuvadan atılır. Böylece o anki mevcut yumurtalar arasından daha düşük maliyete sahip %p kadar (genelde %10) yumurta yok edilmiş olur.
Algoritmada mevcut olan Nmax parametresi ortamda yaşamını sürdüren guguk kuşu sayısını kısıtlar ve kontrol eder. Bu sebeple her bir iterasyonda en iyi maliyet değerlerine sahip Nmax sayısı kadar guguk kuşu hayatta kalır.
Guguk kuşlarının göç veya yumurtlama alanlarını değiştirmeleri işlemlerinde kullanılan rassal yürüyüş işlemi için guguk kuşu algoritması pa manevra parametresi tarafından kontrol edilen yerel rassal yürüyüş (local random walk) ve küresel keşfedici rassal yürüyüş (global explorative random walk) yaklaşımlarının dengelenmiş bir bileşimini kullanmaktadır. [6]
Rassal yürüyüş işlemi problemin tipine ve kullanıcının ihtiyaçlarına göre şekillendirilebilir.
Guguk kuşlarının göç veya yumurtlama alanlarını değiştirmeleri işlemlerinde tercih edilen diğer bir yaklaşım ise küresel rassal yürüyüş adı verilen Levy uçuşu yöntemidir. Bu yöntemde adım uzunlukları olasılık dağılımı ile isotrapik ve rastgele olarak hesaplanır. [7]
Levy Uçuş Yöntemi
Kullanıcı karşılaştığı problemlere özgü olmak üzere göç ve yumurtlama alanlarını değiştirmek amacıyla rassal yürüyüş veya Levy uçuşu yöntemlerini seçmekte özgürdür.
Guguk kuşu algoritması çok yeni olması nedeniyle ilk geliştirilen hali ile global optimizasyon problemlerinin çözümü için kullanılmaktadır ve ilk test çalışmaları Yang ve Deb tarafından 2009 yılında yapılmıştır. Sonraki yıllarda Michalewicz, Rosenbrock, De Jong, Schwefel, Ackley, Rastrigin, Easom, Griewank ve Shubert tarafından üzerinde sürekli testler yapılarak performans değerlendirmeleri yapılmıştır.
Diğer meta sezgisel algoritmalarla karşılaştırıldığında guguk kuşu arama algoritmasının öne çıkan özelliği basit tanımlanabilir olmasıdır. “Sürü” ve “Harmonik” arama yöntemleri içerisine birçok veri alırken guguk kuşu algoritması tek bir veriye (popülasyon büyüklüğü) ihtiyaç duymaktadır. Sürü tabanlı algoritmalarla hibrit bir yapı oluşturarak, kullanım çeşitliliği sağlamaktadır. Yakınsama değerine çabuk yaklaşmayı hedefleyen bir yapısı vardır. Birden çok kritere sahip optimizasyon problemlerine de entegre edilmesi kolay olduğundan tercih edilmektedir. [8]
Son olarak algoritmanın kullanıldığı uygulamaları sıralamak gerekirse;
Köprü bağlantı noktalarının tasarımı ve optimizasyonu
Yay ve kiriş tasarım problemleri
Çelik çerçeve tasarımlarında
Rüzgar türbini kanadı hesaplamalarında
Güvenilirlik problemlerinde
Kararlılık analizlerinde
Hemşire nöbet ayarlama problemlerinde
Kablosuz algılayıcılar için veri analizlerinin yapılmasında
Sırt çantası problem çözümlerinde
Gezgin satıcı problemlerinin çözümlerinde
Yapay sinir ağlarının performanslarını arttırmak amacıyla
Hızlı atama işlemlerinin önem kazandığı uygulamalarda
[1] – Çoklu İmge Eşikleme Problemlerinde Metasezgisel Algoritmaların Performans Analizi, Gökhan Pekdemir, Selçuk Üniversitesi Yüksek Lisans Tezi, Şubat 2012.
[2] – Evaluation The Efficiency of Cuckoo Optimization Algorithm , Elham Shadkam, Mehdi Bijari, International Journal on Computational Sciences & Applications (IJCSA) Vol. 4 , No. 2 , Nisan 2014.
[3] – A Discrete Cuckoo Search Algorithm for Travelling Salesman Problem, Yongquan Zhou, Xinxin Ouyang, Jian Xie, Int. J. Collaborative Intelligence Vol. 1, No. 1, 2014.
[4] – Task Scheduling in the Cloud Computing Based on the Cuckoo Search Algorithm, Nima Jafari Navimipour, Farnaz Sharifi Milani, International Journal of Modeling and Optimization, Vol. 5, No. 1, Şubat 2015.
[5] – One Rank Cuckoo Search Algorithm with Application to Algorithmic Trading Systems Optimization, Ahmet S. Tawfik, Amr A. Badr, Ibrahim F. Abdel-Rahman, International Journal of Computer Applications Volume 64 – No. 6, Şubat 2013.
[6] – Guguk Kuşu Algoritması: Bir Plastik Atık Toplama Uygulaması, Kenan Karagül, Konferans Makalesi, Mayıs 2014.
[7] Cuckoo Search Optimization, Anuja Joshi, Seminar Presentation, Dyanganga College Of Engineering and Research 2010.
[8] – Cuckoo Search, Biswajit Panday, Seminar Presentation, Ashanullah University of Science & Technology 2015.
Teknik olarak ilk defa 1986 yılında dile getirilen meta sezgisel terimi Yunanca “meta” kelimesi ile “heuristic” kelimesinin birleşiminden meydana gelmektedir ve “daha ileri sezgisel” veya “üst seviye sezgisel” şeklinde ifade edilmektedir.
Üst seviye sezgisel yaklaşım, çözüm uzayında olasılık temelli ancak bilinçli bir mantıkla arama gerçekleştiren yöntemleri içermektedir. Bu yöntemler her adımda oluşturulan çözüm kümesinden yola çıkarak yeni çözümler üretmektedirler. Böylece arama uzayının en uygununa yakın olan noktalarında aramalar yapılarak, yerel en iyi nokta seçiliminden de kurtularak en uygun çözüme ulaşmaya çalışılır. [1]
Meta sezgisel yöntemlerin karakterleri şu şekilde ifade edilmektedir;
Arama işlemine yön veren metotlardır.
Amaç, arama uzayını etkili bir şekilde keşfederek en iyi veya en iyiye en yakın sonuçları elde etmektir.
Yerel arama tekniklerinden, karmaşık öğrenme işlemlerine kadar yayılım gösteren yapıdadırlar.
Yaklaşık bir çözüm sunarlar, genelde belirleyici olmayan yöntemlerdir.
Belirli bir probleme özgü değillerdir.
Arama uzayında yerel en iyi konumlara takılıp kalmayı engelleyecek yapıları bulunmaktadır.
Meta sezgisel algoritmaların iyi sonuçlar üretebilmesi için yöntemin temel kavramları probleme iyi bir şekilde adapte edilmelidir. Meta sezgisel algoritmalar genel olarak beş sınıfa ayrılmıştır;
Doğadan esinlenerek / esinlenmeden geliştirilen algoritmalar
Popülasyon tabanlı / Tek nokta (yerel arama) algoritmalar
Dinamik / Statik amaç fonksiyonlu algoritmalar
Tek / Çok komşu yapılı algoritmalar
Hafıza kullanan / kullanmayan algoritmalar
Belirtilen yöntemler, klasik sezgisel algoritmaların doğadan esinlenerek geliştirilmiş halleri olarak görülmektedir. Yöntemlerin sosyal, biyoloji, fizik, zooloji, bilgisayar gibi bilimler üzerinde temel alınarak geliştirilmesiyle çeşitlilik arttırılmıştır. Örnek olarak kuşların besin arayışının izlenmesiyle geliştirilen “Parçacık Sürü Optimizasyonu”, ateş böceklerinin birbirleriyle olan etkileşimlerinin araştırılmasıyla geliştirilen “Ateş Böceği Algoritması” bunlardan bir kısmıdır.
Bir sonraki yazımda, son zamanlarda kullanılmaya başlanılan “Guguk Kuşu Arama Algoritması”‘ndan bahsedeceğim.
[1] – Çoklu İmge Eşikleme Problemlerinde Metasezgisel Algoritmaların Performans Analizi, Gökhan Pekdemir, Selçuk Üniversitesi Yüksek Lisans Tezi, Şubat 2012.
[2] – Evaluation The Efficiency of Cuckoo Optimization Algorithm , Elham Shadkam, Mehdi Bijari, International Journal on Computational Sciences & Applications (IJCSA) Vol. 4 , No. 2 , Nisan 2014.
Bir Yazılımcının Günlüğü 