Genetik algoritma kullanılarak jeofizik verilerin ters çözümü
Inversion of the geophysical data by using genetic algorithms
Yazar: ELİF TÜRKMEN
Danışman: PROF. DR. COŞKUN SARI
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: Jeofizik Mühendisliği = Geophysics Engineering

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.Anahtar sözcükler: Genetik algoritmalar, Doğrusal bağımsız optimizasyon yöntemleri, Ters çözüm�

Abstract:
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.Key words: Genetic algorithms, Nonlinear optimization methods, Inversion�