Genetik algoritma kullanılarak jeofizik verilerin ters çözümü
Inversion of the geophysical data by using genetic algorithms
- Tez No: 202523
- Danışmanlar: PROF. DR. COŞKUN SARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Doğrusal bağımsız optimizasyon yöntemleri, Ters çözüm, Genetic algorithms, Nonlinear optimization methods, Inversion
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Birçok jeofizik optimizasyon problemi doğrusal bağımsızdır ve sert çevre uyumu ve birkaç lokal minimumdan oluşan hedef fonksiyon ile sonuçlanırlar. Bu nedenle; doğrusallaştırılmış matris ters çözümü (linearized matrix inversion), en dik iniş ( steepest descent) ve eşlenik gradyent (conjugate gradients) gibi lokal optimizasyon teknikleri lokal minimumda birleşebilirler. Ek olarak, en iyi sonucu elde etmedeki başarı, büyük oranda başlangıç modelinin seçimine bağlıdır.Genetik Algoritmalar (GA) yerbilimlerinde karşılaşılan doğrusal olmayan optimizasyon problemleri için etkili bir global yöntemi simgeler. GA yerel optimizasyon yöntemlerine göre uygun rasgele Monte Carlo karakteristiklerini paylaşır. Genetik algoritmalar kısmi türev hesaplamaları ve doğrusallaştırma varsayımlarına gerek duymaz. Uyum kriterinden bağımsızdır ve matris tersinin alınması işlemiyle ilişkili sayısal durağansızlıklardan kaçınır. Yinelemeli en küçük kareler (iterative least squares ) gibi geleneksel yöntemlere göre bir diğer avantajı örneklemesinin global olmasıdır. Bu yüzden, kabul edilen başlangıç modele bağımlı değildir ve bu durum yerel minimuma yakalanma eğilimini azaltır. Parametre uzayını çok daha belirgin şekilde örneklemeleri ve başlangıç değerlerinin rasgele olması nedeniyle bu algoritmalar, çözüm uzayında en çok umut veren bölgeleri oldukça hızlı ve verimli bir şekilde konumlandırmamızı sağlarlar.Burada GA ters çözüm programı kullanılarak yapılan bir ters çözüm yöntemi anlatılmaktadır. Bu çalışmada fay tipi bir yapının oluşturduğu gravite anomalisi verilerine GA yöntemi uygulanmıştır. Uygulamalar sonucunda; hesaplanan kuramsal veri ile gözlemsel verinin uyumu incelendiğinde, gravite anomalisi verileri üzerine uygulanan GA ters çözüm işleminin başarılı olduğu söylenebilmektedir.
Özet (Çeviri)
Many geophysical optimization problems are nonlinear and result in objective functions with a rough fıtness landscape and several local minima. Therefore, local optimization techniques, e.g., linearized matrix inversion, steepest descent, conjugate gradients, ete. can converge prematurely to a local minimum, in addition, the success in obtaining an optimum solution can depend strongly on the choise of the starting model.Genetic Algorithms (GA) represent an effıcient global method for nonlinear optimization problems, that are encountered in the earth sciences. They share the favorable characteristics of random Monte Carlo över local optimization methods in that they do not reqire linearizing assumptions nor the calculation of partial derivatives, are independent of the misfıt criterion and avoid numerical instabilities associated with matrix inversion. The additional advantages över conventional methods such as iterative least squares is that the sampling is global, rather than local, thereby reducing the tendeney to become entrapped in local minima and avoiding a dependeney on an assumed starting model. Because of their initial random and progressively more deterministle sampling of the parameter space, these algorithms offer the possibility of effıciently and relatively rapidly locating the most promising regions of the solution space.Here we present an inversion methodology using the GA inversion program, in this study, GA have been applied to the data of gravity anomaly observed from the strueture which is result from a fault. After the applications we can say that; when the harmony is investigated between calculated theoretical data and observed data, GA inversion method applied to the data of gravity anomaly is successful.
Benzer Tezler
- Elektrik ve elektromanyetik verilerin genetik algoritma ile birleşik ve ardışık ters-çözümü
Joint and sequential inversion of electric and electromagnetic data by genetic algorithm
NEDAL W. A. SİYAM
Doktora
Türkçe
2002
Jeofizik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TUĞRUL BAŞOKUR
- Parçacık sürü optimizasyonu ile pareto yaklaşımının birleştirilerek çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümü ve Çanakkale-Tuzla hidrotermal sistemin manyetotellürik verileri ile modellenmesi
Solution of multi-objective optimization problems by combining particle swarm optimization with pareto approach and modeling of Çanakkale-Tuzla hydrothermal system with magnetotelluric data
ERSİN BÜYÜK
Doktora
Türkçe
2020
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH KARAMAN
- Yapay sinir ağı ve genetik ters çözüm yöntemleri kullanılarak sismik verilerin yorumlanması: Kuzey Açık Denizi'ndeki Hollanda örneği
Interpretation of seismic data using artificial neural network and genetic inversion: Holland data example from North Sea offshore
SÜLEYMAN ALEMDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeofizik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTAN PEKŞEN
- Genetik ve parçacık sürüsü algoritmaları ile gravite anomalilerinin modellenmesi
Modeling of gravity anomalies using genetic and particle swarm algorithms
ANİSYA B.TEKKELİ
Doktora
Türkçe
2013
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DAVUT AYDOĞAN
- Genetik hücresel yapay sinir ağları ve jeofizik uygulamaları
Genetic cellular neural networks and geophysical applications
ERDEM BİLGİLİ
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ALİ ALKUMRU