Deleuzeyen Düşünceyle Çoklu-Etmen Sistemlerinin Temsili ve Yorumlanması

Abstract

Bu çalışma, disiplinler arası bir duruşla fen bilimlerinin açıklamalar dünyasıyla sosyal bilimlerin anlamlar dünyasını bir araya getirmek amacıyla, çoklu-etmen sistemleri ve Deleuzeyen düşünceyi birlikte ele almaktadır. Çalışmada, öncelikle Deleuzeyen düşüncenin kavramsal alt yapısı ve çoklu-etmen tabanlı sistemlerdeki sürü davranışlarının çalışma mekanizmaları çözümlenmiştir. Bu bağlamda, yirminci yüzyıl Fransız filozofları Gilles Deleuze ve Felix Guattari'nin Deleuzeyen düşünce sisteminde yer alan makine (machine), asamblaj (assemblage), rizom veya köksap (rhizome), akış (flow) kavramları üzerinde durulmuştur. Ardından, Deleuzeyen düşünce ile çoklu etmen sistemleri arasındaki ilişkiler, grafik programlama yazılımı Processing'de Java dili kullanılarak oluşturulan hareketli animasyon temsiller aracılığıyla incelenmiş ve yorumlanmıştır. Çalışmada oluşturulan temsiller inceledikten sonra, etmenlerin kendilerinin çalışma mekanizmalarına Deleuzeyen düşüncenin kavramlarını dahil edebildikleri gözlendiği için, çoklu ajan sistemlerinin bu düşünce sistemiyle uyumlu olduğu sonucuna varılmıştır. Bu bağlamda, çoklu-etmen sistemler ontolojik bir çerçeve, felsefi bir düşünce sistemi olarak ele alınabilir karakterdedirler. Bu çalışma, bir düşünce sisteminin kavramlarının eylem içerisinde temsil edilebileceği, gözlemlenebileceği ve yorumlanabileceği hesaplamaya dayalı bir bakış açısı sunarak sosyal bilimler ve tasarım araştırmalarına katkıda bulunmaktadır. Çalışma, çoklu etmenli sistemlerin Deleuzeyen düşüncedeki makine topluluklarını, beliren akışları ve rizomatik ilişkileri nasıl bünyesinde barındırdığını ortaya koymaktadır. Bu sayede felsefi kavramların ve çağdaş sosyal teorilerin araştırma yapısını şekillendirmesine ve yeni yaratıcı ile analitik inceleme biçimlerine ilham vermesine imkân tanıyan bir yaklaşım sunmaktadır.

Keywords

• Çoklu Etmen Sistemleri
• Simülasyon
• Sürü Davranışı Modellemesi
• Hesaplamalı Sosyal Teori

Representation and Interpretation of Multi-Agent Systems through Deleuzian Thought

Abstract

This study combines multi-agent systems and Deleuzian thought with an interdisciplinary approach, aiming to bring together the explanatory world of the natural sciences and the world of meanings of the social sciences. The study first analyzes the conceptual framework of Deleuzian thought and the working mechanisms of swarm behaviors in multi-agent-based systems. In this context, the concepts of machine, assemblage, rhizome, and flow, which appear in the Deleuzian thought system of the twentieth-century French philosophers Gilles Deleuze and Felix Guattari, were focused on mainly. Subsequently, the relationships between Deleuzian thought and multi-agent systems are examined and interpreted through animated representations created using the Java language in Processing, a graphical programming software. After scrutinizing the representations created in the study, it was concluded that multi-agent systems are compatible with this system of thought, as agents themselves are capable of incorporating the concepts of Deleuzian thought within their working mechanisms. In this regard, the study concluded that multi-agent systems can be considered as ontological frameworks, philosophical systems of thought. Here, the study contributes to social sciences and design research by offering a computationally grounded lens through which concepts of a thought system can be represented, observed, and interpreted in action. By demonstrating how multi-agent systems embody machinic assemblages, emergent flows, and rhizomatic relations, the study provides a methodological approach that enables philosophical concepts and contemporary social theories to inform structure and inspire new forms of creative and analytical inquiry.

Keywords

• Multi-Agent Systems
• Simulation
• Swarm Behavior Modeling
• Deleuze
• Computational Social Theory

References

1. Braitenberg, V. (1984). Vehicles: Experiments in synthetic psychology. MIT Press.
2. Choi, T. J., & Ahn, C. W. (2019). Artificial life based on boids model and evolutionary chaotic neural networks for creating artworks. Swarm and Evolutionary Computation, 47, 80–88. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2017.09.003
3. DeLanda, M. (2002). Intensive science and virtual philosophy. Continuum.
4. DeLanda, M. (2006). Deleuzian social ontology and assemblage theory. In M. Fuglsang & B. M. Sørensen (Eds.), Deleuze and the social (pp. 231–249). Edinburgh University Press.
5. Deleuze, G., & Guattari, F. (1983). Anti-Oedipus: Capitalism and schizophrenia (R. Hurley, M. Seem, & H. R. Lane, Trans.). University of Minnesota Press.
6. Deleuze, G., & Guattari, F. (1987). A thousand plateaus: Capitalism and schizophrenia (B. Massumi, Trans.). University of Minnesota Press.
7. Deleuze, G., & Guattari, F. (1994). What is philosophy? (H. Tomlinson & G. Burchell, Trans.). Columbia University Press.
8. Delgado-Mata, C., Martinez, J. I., Bee, S., Ruiz-Rodarte, R., & Aylett, R. (2007). On the use of virtual animals with artificial fear in virtual environments. New Generation Computing, 25(2), 145–169. https://doi.org/10.1007/s00354-007-0009-5

9. Dorri, A., Kanhere, S. S., & Jurdak, R. (2018). Multi-Agent Systems: A Survey. IEEE Access, 6, 28573–28593. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2831228
10. Fry, B., & Reas, C. (2022). Overview. Processing. Retrieved November 14, 2025, from https://processing.org//overview/
11. Giblett, R. (2009). Mycelium Rhizome [Pencil on paper]. Galerie Dusseldorf. Retrieved May 24, 2021, from https://www.galeriedusseldorf.com.au/GDArtists/Giblett/RG2006_09/RGiblettRecentWk2006_09/source/21.mycelium_rhizome_lo_res.html
12. Hoar, R., Penner, J., & Jacob, C. (2002). Evolutionary swarm traffic: If ant roads had traffic lights. Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation, 2, 1910–1915. https://doi.org/10.1109/CEC.2002.1004535
13. Jennings, N. R., Sycara, K., & Wooldridge, M. (1998). A Roadmap of Agent Research and Development. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 1(1), 7–38. https://doi.org/10.1023/A:1010090405266
14. Kaynarkaya, S., & Çağdaş, G. (2020). Sürü Zekâsı Yaklaşımı İle Metro Hatlarının Değerlendirilmesi [Evaluation of Metro Lines with Swarm Intelligence Approach]. JCoDe: Journal of Computational Design, 1(3), 17–48. https://izlik.org/JA86NU28KL
15. Klüver, J., & Klüver, C. (2011). Social understanding: On hermeneutics, geometrical models and artificial intelligence. Springer.
16. Magdy, H., & Eldaly, H. (2020). Applying swarm intelligence in architectural design. In S. Kamel, H. Sabry, G. F. Hassan, M. Refat, A. Elshater, A. S. A. Elrahman, D. K. Hassan, & R. Rashed (Eds.), Architecture and urbanism: A smart outlook (pp. 77–87). Springer International Publishing.
17. Maier, J. R. A., & Fadel, G. M. (2006). Understanding the Complexity of Design. In D. Braha, A. A. Minai, & Y. Bar-Yam (Eds.), Complex engineered systems (pp. 122–140). Springer.
18. May, T. (2005). Gilles Deleuze: An introduction. Cambridge University Press. Olfati-Saber, R. (2006). Flocking for Multi-Agent Dynamic Systems: Algorithms and Theory. IEEE Transactions on Automatic Control, 51(3), 401– 420. https://doi.org/10.1109/tac.2005.864190
19. Reynolds, C. W. (1987). Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 21(4), 25–34. https://doi.org/10.1145/37402.37406
20. Reynolds, C. W. (1999). Steering behaviors for autonomous characters. In Proceedings of the Game Developers Conference (pp. 763–782).
21. Singh, V., & Gu, N. (2012). Towards an integrated generative design framework. Design Studies, 33(2), 185–207. https://doi.org/10.1016/j.destud.2011.06.001
22. Smith, D. W. (2012). Flow, Code, and Stock: A Note on Deleuze’s Political Philosophy. In Essays on Deleuze (pp. 160–172). Edinburgh University Press.