Akademik Veri Yönetim Sistemi
Türk deprem araştırma dergisi (Online), cilt.4, sa.1, ss.1-25, 2022 (Scopus)
Optimizasyon problemlerinin çözümü için kullanılan birçok optimizasyon tekniği doğadaki olaylardan esinlenilerek geliştirilmiştir. Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO), yiyecek veya ortak hedef arayışında sürü (kuş sürüleri, balık sürüleri, böcekler vb.) davranışını işbirlikçi bir şekilde benimseyen, doğadan ilham alan optimizasyon algoritmalarından biridir. Sürüdeki parçacıklar (ya da ajanlar), arama uzayında kendilerini geliştirmelerinin yanı sıra komşularından da bilgi öğrenirler. Bir parçacığın arama algoritması, süreç sırasında o parçacığın en iyi konumu (bireysel öğrenme terimi) ve belirli bir yinelemede çevresindeki en iyi parçacık (sosyal öğrenme terimi) tarafından belirlenir. PSO'daki temel arama stratejisi, sürüdeki parçacıkların bilişsel bilgilerinin ve sosyal davranışlarının sürekli güncellenmesi yoluyla algoritmayı en iyi çözüme doğru yönlendirmesidir. Bu çalışmada önce yöntemin performansını sentetik model ile test edildikten sonra Çanakkale-Ayvacık depreminin dış merkezinin belirlenmesinde bu algoritmanın uygulaması gösterilmiştir. Bu çalışma sonucunda, Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) tarafından yayınlanan 06.02.2017 depreminin dış merkezi (26.1351, 39.5303) ile PSO çözümü (26.03,39.50) bulunmuştur. Boylam ve enlem için yüzde bağıl hatalar sırasıyla % 0.402 ve %0.077 bulunmuş ve ortalama yüzde bağıl hata %0.239 olarak hesaplanmıştır.