Bulanık Mantık Yönteminin Kentsel Alan Çalışmalarında Kullanımı

Abstract

Klasik mantığa karşıt olarak ortaya çıkan Bulanık Mantık (BM) yöntemi, günümüzde bir çok farklı disiplinde ve alanda kullanılmaktadır. Problem çözmek, karar vermek gibi süreçlerde yaşanan belirsiz durumları, bulanık mantık yöntemi belirli hale getirerek bir sonuç ortaya çıkarmakta, zor, karmaşık ve çok fazla bileşeni ve boyutu olan sorunlar için çözüm üretmektedir. Farklı disiplinlerde geniş kullanım alanı bulan yaklaşım, kent planlama konuları içerisinde yer alan kentsel tasarım alanında da kullanılmaktadır. Bu çalışmada, bulanık mantık yaklaşımı hakkında bilgi verilmekte, kentsel tasarım alanında yapılmış olan bulanık mantık çalışmaları incelenmektedir. Kentsel tasarım ile bulanık mantık yönteminin kesiştiği eksende farklı konularda yapılan uygulamalar ile ilgili çalışmalardan örneklere yer verilmiştir. Çalışmaların odaklandığı konuların kente ilişkin pek çok farklı konuyu kapsadığı ve yöntemin etkin olarak model kurmada kullanıldığı görülmektedir. İncelenen bu kent araştırmalarında bulanık mantık yöntemini kullanmanın olumlu sonuçları değerlendirilmektedir.

Keywords

• Kent çalışmaları,bulanık mantık,kentsel

Using Fuzzy Logic Method in Urban Studies

Abstract

The fuzzy logic method that is used in many different disciplines and fields at the present time, arose against classical logic. The fuzzy logic method makes a result is certain at problem-solving, decision-making processes, such as uncertain situations,. It finds solutions for problems that are difficult, complex and with too many components and dimensions. The approach is used in different disciplines and is also used in urban studies. In this study, information was given about the fuzzy logic method and fuzzy logic studies in urban areas are examined. Fuzzy logic applications in different study subjects are given where urban area and fuzzy logic method intersect. It is evaluated that the subjects focused on the examples cover many different issues related to the urban and the method is used to establish the model effectively for many purposes. When the results of the studies were evaluated, positive contributions of the use of fuzzy logic were emphasized.

Keywords

• Urban studies,fuzzy logic,urban space

References

1. Alkan Bala, H., & Üstünbaş, T. (2014). Modelling the Urban Interface by Using Fuzzy Logic. Journal of Building Construction and Planning Research, Vol.02(No.01), 59-73. doi:10.4236/jbcpr.2014.21006
2. Altaş, İ. H. (1999). Bulanık Mantık: Bulanıklılık Kavramı. Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e, 62, 80-85.
3. Arabacioglu, B. C. (2010). Using fuzzy inference system for architectural space analysis. Applied Soft Computing, 10(3), 926-937. doi:10.1016/j.asoc.2009.10.0
4. Çakır Aydın, D. (2017). İşitsel Peyzajda Ses Çevresi Memnuniyet Düzeyinin Bulanık Mantık ile Tahmin Edilmesi: Diyarbakır Suriçi Uygulaması. (Doktora), İstanbul Teknik Üniversitesi Mimarlık Anabilim Dalı Yapı Bilimleri Programı, İstanbul.
5. Ekdi, F. P., & Çıracı, H. (2015). Really public? Evaluating the publicness of public spaces in Istanbul by means of fuzzy logic modelling. Journal of urban design, 20(5), 658-676. Elmas, Ç. (2007). Yapay zeka uygulamaları:(yapay sinir ağı, bulanık mantık, genetik algoritma): Seçkin Yayıncılık.
6. Keskenler, M. F., & Keskenler, E. F. (2017). Bulanık Mantığın Tarihi Gelişimi. Takvim-i Vekayi, 5(1), 1-10.
7. Li, S.-P., & Will, B. F. (2005). A fuzzy logic system for visual evaluation. Environment and Planning B: Planning and Design, 32(2), 293-304.
8. Mert, Z. G., & Yılmaz, S. (2009). Kocaeli Mahalleleri Donatı Yeterliliğinin Bulanık Mantık Yaklaşımı ile Değerlendirilmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, XXII(3), 167-183.

9. Nyagah, P. (2015). A Multi-Procedural Approach to Evaluating Walkability and Pedestrian Safety. (PhD Thesis), Department of Civil and Environmental Engineering and Construction, University of Nevada, Las Vegas
10. Pleho, J., & Avdagic, Z. (2008). Fuzzy model in urban planning. Paper presented at the FS’08 Proceedings of the 9th WSEAS International Conference on Fuzzy Systems, World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS), Stevens Point, Sofia, Bulgaria.
11. Solak, H. İ., & Alaybeyoğlu, A. (2017). Kentsel dönüşümde riskli alan önceliklerinin belirlenmesi için bulanık mantık tabanlı sistem tasarımı. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 5(4), 402-413. doi:10.15317/Scitech.2017.100
12. Ulukan, M. (2014). Mimari Korumada Otantiklik Üzerı̇ne Yöntem Araştırması Ve İstanbul Tekkelerinde Uygulama Örnekleri. (Doktora), İstanbul Teknik Üniversitesi Mimarlık Anabilim Dalı Restorasyon Programı, İstanbul.
13. Vargas, M. E. R. (2018). Fuzzy Analytical Hierarchy Process Approach for Multicriteria Decision-Making with an Application to developing an ‘Urban Greenness Index’. (Master Thesis), University of Toronto, Toronto. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353.
14. Elmas, Ç. (2007). Yapay zeka uygulamaları:(yapay sinir ağı, bulanık mantık, genetik algoritma): Seçkin Yayıncılık.
15. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353.