Kompleks karışımların spektroskopik sinyallerinin paralel genetik algoritma ile analizi ve yorumlanması
Resolution and interpreting of spectroscopic signalsof complex mixtures with the parallel genetic algortihms
Yazar: FATİH MEHMET AVCU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA KARAKAPLAN
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Kimya = Chemistry

Özet:
Optimizasyon diğer bilim dallarında olduğu gibi analitik kimya araştırmalarında da kullanılan önemli bir hesaplama işlemidir. Yapay zeka kullanımına başlanmadan önce araştırmacılar bir problemdeki parametreleri optimize etmek, aralarındaki ilişkiyi bulmak için deneme yanılma yolunu kullanırlardı. Problemdeki parametre sayısı arttığında çözümsüzlük veya elde edilen çözümden bir sonuç çıkarılamama durumları ortaya çıkmıştır. Yapay zeka tekniklerinden biri olan genetik algoritma son zamanlarda hesaplamalı bilimlerde sıklıkla kullanılır. Bir optimizasyon tekniği olan genetik algoritma, araştırma tekniklerinin alışılmamış bir türü olarak tanımlanmaktadır.Bu çalışmada amaç kompleks analitik sinyallerin değerlendirilmesinde genetik algoritmanın güçlü bir teknik olduğunu vurgulamak ve özellikle kimya alanında ne derece faydalı bir araç olduğunu göstermektir.Basitçe bir uzayda doğru sonucu arama işi olarak kullandığımız genetik algoritma, aynı zamanda paralel programlama aracılığı ile birden fazla noktada çalıştırarak (ada modeli) sonucun bulunma süreside kısaltılmıştır. Bu tezde farklı ada modelleri kullanıldı ve program en etkili olanı seçildi. Geliştirilen program literatürdeki test fonksiyonları ile denendi, paralel ve paralel olmayan test fonksiyonları karşılaştırılmıştır.Bu testlerden sonra geliştirilen yazılım önceki çalışmalarımızdan, İnönü Üniversitesi Merkezi Araştırma Laboratuvarından ve kimya veri tabanlarından elde edilen veriler kullanılmak suretiyle de test edildi. NMR, UV ve IR verilerinin çözümlemesi esnasında bulunan standart hata, ticari programlarla karşılaştırılmıştır. Geliştirilen yazılımın ticari yazılmla kısaylandığında daha iyi sonuçlar verdiği görülür.Sonuç olarak, sonuçlarımız deneysel veriye çok yakın olduğundan geliştirilen yazılımın analitik sinyaller için güvenli bir şekilde kullanılabileceği kanaatine varılmıştır.

Abstract:
Optimization is also an important calculation method used in analytical chemistry researches, as well as other research disciplines. Researchers used to optimize parameters and find relation between them by-trial-and-error method, before arise of artificial intelligence methods. As the number of parameters increases, it becames impossible to find a solution and even if there exist a solution it is generally not useful to conclude the problem. Genetic algorithm is one of the artificial intelligence techniques, recently used widely in computational sciences. As an optimization technique, genetic algorithm is described as an unusual example of research techniques.In this study the aim is to emphasize that genetic algorithm is a powerful technique for evaluating complex analytical signals and to show that it is a very useful tool for chemistry.Genetic algorithm is simply considered as finding correct answer in space and decreased problem solving duration by running more than one processors simultaneously(island model) by parallel computation. Different Island models were applied in this thesis and most effective one was selected for program. The developed software was tested with test functions in literature and compared with ?parallel and non-parallel? test functions.After these tests, the developed software was also tested by using the data obtained from our previous studies, Inonu University Central Research Lab. and chemistry databases. Standard error found during sollution of NMR, UV and IR data was compared with those from commercial software. It is found that the developed software gives better results compared to commercial software.As a result, it is concluded that since our results are near to experimental data the developed or written software can be safely used for analytical signals.