Akademik Veri Yönetim Sistemi
1. Mühendislik Sismolojisi ve Kent Jeofiziği Sempozyumu, Erzincan, Türkiye, 23 - 24 Ekim 2025, (Yayınlanmadı)
Metasezgisel algoritmalar,
karmaşık optimizasyon problemlerinin çözümünde son yıllarda öne çıkan güçlü
araçlardır. Özellikle doğrusal olmayan ve tekil çözüme sahip olmayan jeofizik
ters çözüm problemlerinde, bu algoritmaların esnekliği büyük avantaj
sağlamaktadır. Klasik optimizasyon yöntemleri genellikle iyi bir başlangıç
modeline ihtiyaç duymakta ve çözüm sürecinde yerel minimumlara
sıkışabilmektedir. Buna karşılık, metasezgisel yöntemler geniş çözüm uzaylarını
tarayarak global optimumu bulma konusunda daha başarılıdır. Bu çalışmada,
doğadaki güvelerin ışık kaynağına spiral hareketi temel alınarak geliştirilmiş
Moth-Flame Optimization – Güve-Ateş Optimizasyon (MFO) algoritması, doğal
potansiyel (SP) anomalilerinin ters çözümünde uygulanmıştır. Algoritma, R
programlama dili kullanılarak açık kaynak paketler aracılığıyla
geliştirilmiştir. Algoritmanın performansı, Süleymanköy (Türkiye) arazi verisi
üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, MFO algoritmasının düşük rms ve
hızlı bir yakınsama ile model parametre kestiriminde kullanılabileceğini ortaya
koymuştur. Ayrıca elde edilen
parametreler farklı meta-sezgisel yöntemlerle karşılaştırılmış ve MFO
algoritmasının rekabetçi bir performans ortaya koyduğu görülmüştür. Bu bulgular,
MFO algoritmasının jeofizik ters çözüm çalışmalarında güvenilir ve etkin bir
araç olduğunu ve diğer jeofizik uygulamalarına başarıyla uyarlanabileceğini
ortaya koymaktadır.