Online Makale
Online Hizmetlere Toplu Bakış
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
| Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Baskıdaki Makaleler: PAJES-56383 | DOI: 10.65206/pajes.56383 | |||
İstihbarat mühendisliği uygulamaları: oyun teorisi, pekiştirmeli öğrenme ve metasezgisel algoritmalar yoluyla istihbarat diplomasisinin tasarımıİlhan Sağer, Gültekin ÖzdemirSüleyman Demirel Üniversitesi, Mühendislik Ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, IspartaGünümüzün karmaşık jeopolitik ortamında ve üçüncü bir küresel savaşın eşiğinde, istihbarat diplomasisi ulusal güvenlik ve dış politika süreçlerinin en kritik bileşenlerinden biri hâline gelmiştir. Bu çalışmanın temel amacı, literatürde uzun süredir teorik olarak dile getirilen ancak uygulamaya geçirilememiş “istihbarat mühendisliği” kavramsal çerçevesine modern mühendislik metotlarını entegre ederek, bu alandaki ilk uygulamalı örneği sunmaktır. Çalışmada, yapay zekâ, oyun teorisi, sezgisel ve metasezgisel algoritmalar gibi mühendislik tabanlı yöntemler doğrudan istihbarat diplomasisi bağlamında kullanılmış; böylece bu yöntemler istihbarat literatürüne ilk kez bütüncül şekilde dâhil edilmiştir. Model kapsamında iki rakip istihbarat teşkilatı arasında oyun teorisine dayalı bir diplomatik simülasyon oluşturulmuş, 75.000 iterasyon içeren 1.000 oyunda çeşitli stratejiler test edilmiştir. Elde edilen bulgular, özellikle etiketli verinin sınırlı olduğu durumlarda, pekiştirmeli öğrenmenin diğer stratejilere karşı mutlak üstünlüğünü ortaya koymuştur. Bu yönüyle çalışma, sosyal bilim odaklı geleneksel yaklaşımların ötesine geçerek istihbarat mühendisliğini somut bir uygulama alanına taşımakta; alana özgün, disiplinlerarası ve mühendislik tabanlı bir paradigma kazandırmaktadır. Anahtar Kelimeler: İstihbarat, İstihbarat Diplomasisi, Oyun Teorisi, Pekiştirmeli Öğrenme, Genetik Algoritma, Yapay ZekaImplications of intelligence engineering: designing intelligence diplomacy through game theory, reinforcement learning, and metaheuristic algorithmsİlhan Sağer, Gültekin ÖzdemirSuleyman Demirel University, Faculty Of Engineering And Natural Sciences, Department Of Industrial Engineering, Isparta, TurkeyIn today’s complex geopolitical landscape on the brink of a potential third global war, intelligence diplomacy has emerged as a critical component of national security and foreign policy strategies. This study aims to contribute to the long-theorized but yet-to-be-realized conceptual framework of intelligence engineering by presenting the first applied implementation of modern engineering methodologies within this domain. Artificial intelligence, game theory, heuristic and metaheuristic algorithms were systematically integrated into a game-theoretic model simulating strategic interactions between two rival intelligence agencies. In doing so, these approaches were introduced holistically into the intelligence literature for the first time. Through a simulation involving 1,000 games and 75,000 iterations, multiple strategies were evaluated. The findings clearly demonstrate that, particularly in the absence of labeled data, reinforcement learning significantly outperforms traditional and heuristic methods. This work not only addresses a long-standing methodological gap in the field but also transcends the conventional social science perspective by offering an original, interdisciplinary, and engineering-based paradigm for intelligence studies. Keywords: Intelligence, Intelligence Diplomacy, Game Theory, Reinforcement Learning, Genetic Algorithm, Artificial IntelligenceSorumlu Yazar: İlhan Sağer, Türkiye |
| ||
Tam Metin PDF
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder
Google Scholar