İnanç fonksiyonlarına getirilen bir ayrım ve senaryo değerlendirmesinde uygulanması

Abstract

Bu çalışmada yapay zekânın bir dalı olan inanç fonksiyonlarında bir ayrım getirilmesi ve bir senaryo değerlendirme çalışmasında kullanılması amaçlanmıştır. İlk olarak yapay zekânın araçları içerisinde yer alan kredibilite ve inanç ölçütleri arasında bir ayrım getirilmiştir. Uygulama safhasında ise amaçlanan bu ölçeklerin planlama ve senaryo değerlendirmesinde kullanılmasıdır. Değişik uzmanların yardımıyla bu senaryoların olabilirlik dereceleri (olasılık-kredibilite) ele alınmış ve bu değerlendirmelerden her bir senaryonun makuliyet ve inanç değerleri hesaplanmıştır. Bu değerlerden yola çıkılarak belli değerlendirme ölçekleri oluşturulmuş ve bu ölçeklere göre senaryo değerlendirilmiştir. Yapılan çalışma ile böyle bir değerlendirmenin mümkün olduğu gösterilmiştir. Burada kullanılan yöntem bu çalışmaya özgün bir yöntemdir. Getirilen yeni ölçü ile senaryo değerlendirmelerinde ilave bazı kıstaslar kullanma imkânı olmuştur. Ulaşılan sonuçlar açısından birçok senaryo alt seçeneğinin elenmesinde getirilen ölçü etkin olmuştur.

In this study it is aimed to put a distinction in belief functions which are a branch of artificial intelligence, and use of it in scenario evaluation. First it is proposed a distinction between credibility measures and belief measures. In application phase it is aimed to use these measurements in planning and scenario evaluation. With different experts credibility of some primitive scenarios are evaluated, and by these values plausibility and belief values are calculated for each primitive scenarios. According to these calculations each scenario is evaluated by some pre-decided criteria. With this study it is showed that such a evaluation is possible and available. Method which is followed in this study is original that first used in this study. With new defined measurements it is made possible to use new criteria. In this study it is showed that artificial intelligence tools can be used in scenario evaluations. From an angle of results we can say new measurement is helpful for eliminating many primitive scenarios.