Melez genetik algoritmalar ile yapı-tabanlı model gerçekleme
Structure-based model verification by hybrid genetic algorithms
- Tez No: 328238
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET TUĞRUL BAŞOKUR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
İki-boyutlu elektrik özdirenç tomografisinde karşılaşılan zorluklardan biri özellikle tortul ortamlarda litolojik birimlerin ayrımlanmasında ortaya çıkar. Jeolojik yorumlama genellikle elde edilen özdirenç kesitinin görsel incelemesi ile yapılır. Keskin sınırların ortaya konulabilmesi için geliştirilmiş ters-çözüm yöntemleri bulunsa da bunlar yalnızca çözüme yakın bir başlangıç modeli sağlanabilmesi durumunda başarılı olurlar. Global arama yöntemleri bir arama uzayında global minimum civarında bir noktaya ulaşabilmekte ancak duyarlı bir çözüm bulamamaktadır. Bu yüzden yapı-tabanlı modellerin gerçeklenmesi için daha önce yayınlamış olduğumuz melez genetik algoritmalar kullanılmıştır. Yapı-tabanlı modellerin geometrik parametreleri yatay eksen boyunca yerleştirilen denetleme noktalarındaki kalınlıklardır. Denetleme noktasında bir birimin kalınlığının sıfır olması, o birimin o denetleme noktasında var olmadığı anlamına gelmektedir. Yapı-tabanlı modellerin yanıtlarının hesaplanması için kullanılan yapısal olmayan sonlu-elemanlar ağı Delaunay üçgenleme yöntemi ile oluşturulmuştur. Yapısal olmayan model ağı tasarımı ile modellerin yanıtlarının hesaplanma zamanı azaltılmıştır. Önerilen parametreleştirme yöntemi bilinmeyen parametre sayısını birkaç onla sınırlandırdığından ve yapısal olmayan model ağı hesaplama zamanını azalttığından, iki-boyutlu doğru akım özdirenç problemi için genetik algoritmaları kullanılabilir hale gelmektedir. Bu sayede oldukça büyük model topluluğu başlangıçta rastgele üretilerek, gelecek nesiller biyolojik kurallar ve türev bilgisi ile güncellenmektedir.
Özet (Çeviri)
A major difficulty in electrical resistivity imaging is the identification of the lithologic units, especially in the sedimentary environments. The geologic interpretation generally is realized by visual inspection of the final resistivity section. Although sharp boundary inversion techniques based on a local linearization could allow the delineation of interfaces between geologic units, these techniques will succeed only if an initial model already close to the best solution is available. Stochastic algorithms might localize a point around the global minimum of the misfit function; however, they are not efficient at finding the precise solution. For this reason, our previously published hybrid genetic algorithms, derived from evolution theories, are used to verify structure-based models. The geometric parameters are defined by thickness values of the lithologic units at control points distributed along the horizontal axis. A zero thickness value indicates the nonexistence of a certain unit at the corresponding control point. An unstructured grid composed of irregular triangles is constructed by the application of Delaunay triangulations to represent complicated structural boundaries. In addition, the computation time for the calculation of model response is reduced greatly by this strategy. Because the suggested parameterization reduces the number of unknown parameters to a few tens and the computation time for the model responses is reduced by the Delaunay triangulation, the implementation of hybrid genetic algorithms for 2D problems becomes possible. A huge number of models are generated randomly in the first generation (a population of parameters) and then updated in subsequent generations by the simulation of biological processes.
Benzer Tezler
- Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon
Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods
VURAL EROL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- A feasible timetable generator simulation modelling framework and simulation integrated genetic and hybrid genetic algorithms for train scheduling problem
Tren çizelgeleme problemi için bir olurlu tarife üretici benzetim modelleme yapısı ve benzetimle bütünleşik genetik ve melez genetik algoritmalar
ÖZGÜR YALÇINKAYA
Doktora
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. G. MİRAÇ BAYHAN
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak akıllı telefon tabanlı stres tespit sistemi geliştirilmesi
Developing smartphone based stress detection system using machine learning methods
ENSAR ARİF SAĞBAŞ
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU
DOÇ. DR. SERKAN BALLI
- Heuristic algorithms for solving chemical shift assignment problem in protein structure determination
Sezgisel algoritmalar ile protein yapı belirlemesindeki kimyasal kayma atama probleminin çözümü
EMEL MADEN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
PROF. DR. PETER GÜNTERT
- Genetik algoritma ve karınca koloni algoritması ile melez model oluşturularak ERP sistemlerinde kapasite planlamasının yapılması
Scheduling with creating a hybrid model of genetic algorotihm and ant colony at ERP systems
CELAL BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA