تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,562 |
تعداد مقالات | 70,799 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,856,309 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,081,396 |
مقایسه مدلسازی دو بعدی غیرخطی دادههای گرانیسنجی محدوده غربی آناتولی ترکیه با استفاده از الگوریتم ژنتیک مرتبسازی نامغلوب و الگوریتم ژنتیک تکهدفه | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 1، دوره 49، شماره 2، شهریور 1402، صفحه 275-292 اصل مقاله (2.24 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2023.343767.1007435 | ||
نویسندگان | ||
رامین آرامش اصل* 1؛ حمید آقاجانی1؛ مهرداد سلیمانی منفرد1؛ محمد رضایی2 | ||
1گروه مهندسی اکتشاف معدن، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران. | ||
2گروه مهندسی معدن، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه ملایر، ملایر، ایران. | ||
چکیده | ||
مطالعه هندسه سنگ بستر در اکتشافات معدنی و نفتی جهت دستیابی به تصاویر دو بعدی از آن، مستلزم استفاده از محاسبات وارون غیرخطی است. الگوریتمهای مورد استفاده در این مطالعه، الگوریتم ژنتیک مرتبسازی نامغلوب NSGA-II و الگوریتم ژنتیک GA است که جهت محاسبات برآورد عمق مورد استفاده قرار گرفته است. الگوریتم ژنتیک مرتبسازی نامغلوب برای حل مسائلی با توابع هدف متعدد و عموماً متعارض که از قابلیت توسعه و توانایی بالایی در حل مسائل چندهدفه نامقید برخوردار است. الگوریتم ژنتیک تکهدفه نیز قابلیت مدلسازی را دارد. در این مطالعه، جهت راستیآزمایی و صحتسنجی هر دو الگوریتم، از دادههای تولیدشده توسط یک مدل مصنوعی پیچیده استفاده شد و برای بررسی دقیقتر عملکرد این الگوریتمها از این دادهها در دو شرایط بدون نوفه و همراهبا نوفه سفید گوسی تا 10 درصد مورد مطالعه و بررسی قرار گرفت و نتایج حاصل از مدلسازی توسط این الگوریتمها تطابق قابلقبولی را با مدل اولیه ارائه داد به طوری که در الگوریتم NSGA-II پارامتر ریشه میانگین مربع خطا (RMS)برای داده بهدستآمده از داده اولیه مدل مصنوعی از 05/0 تا 35/0 میلیگال و در الگوریتم GA از 07/0 تا 52/0 میلیگال است. این پارامتر در الگوریتم NSGA-II برای مدل بهدستآمده از مدل اولیه 4/72 متر و برای الگوریتم GAاز 8/93 متر بالا نرفت. با بررسی مدلسازی گرانیسنجی محدوده آناتولی در کشور ترکیه، نتایج بهدستآمده برای هر دو الگوریتم با ایجاد شرایط مشابه از نظر تنظیم پارامتری و تعداد دفعات اجرای الگوریتم، نشاندهنده عملکرد مناسب الگوریتم NSGA-II نسبت به الگوریتمGA است. | ||
کلیدواژهها | ||
مدلسازی؛ عمق سنگ بستر؛ الگوریتم NSGA-II؛ الگوریتم GA؛ آناتولی | ||
مراجع | ||
Atashpaz-Gargari, E., & Lucas, C. (2007). Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialist competition, IEEE Congress on Evolutionary Computation, 4661-4667. Barbosa, V. C. F., & Silva, J. B. C. (1994). Generalized compact gravity inversion. Geophysics, 59(1), 57-68. Barbosa, V. C. F., Silva, J. B. C., & Medeiros, W. E. (1997). Gravity inversion of basement relief using approximate equality constraints on depths. Geophysics, 62(6), 1745-1757. Barbosa, V. C. F., & Silva, J. B. C. (2011). Reconstruction of geologic bodies in depth associated with a sedimentary basin using gravity and magnetic data. Geophysical Prospecting, 59(6), 1021-1034. Bijani, R., Lelievre, P., Neto, C. F., & Farquharson, C. G. (2017). Physical-property-, lithology- and surface-geometry-based joint inversion using Pareto Multi-Objective Global Optimization. Geophysics Journal International, 209, 730–748. Boschetti, F., Mike, D., & Ron, L. (1997). Inversion of potential field data by genetic algorithms. Geophysical Prospecting, 45(3), 461-478. Bozkurt, E. (2001). Neotectonics of Turkey – A synthesis. Geodinamica Acta, 14, 3–30. Bozkurt, E., & Sözbilir, H. (2004). Tectonic evolution of the Gediz Graben: field evidence for anepisodic, two extension in western Turkey. Geological Magazine, 141, 63–79. Bozkurt, E., & Sözbilir, H. (2006). Evolution of the large-scale active Manisa Fault, Southwest Turkey: implications on fault development and regional tectonics. Geodinamica Acta, 19, 427–453. Deb, k. (2001). Multiobjective Optimization Using Evolutionary Algorithms. U.K., Chichester:Wiley. Deb, K., Pratab, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE transaction on evolutionary computation, 6(2), 182- 197. Ekinci, Y. L., Balkaya, C., Gokturkler, G., & Ozyalin, S. (2020). Gravity Data Inversion for the Basement Relief Delineation through Global Optimization: A Case Study from the Aegean Graben System, western Anatolia, Turkey., Published by Oxford University Press on behalf of The Royal Astronomical Society. Evolutionary Computation, IEEE Transactions on., 6, 182-197. Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning., Reading, MA: Addison Wesley. Gallardo-Delgado, L. A., Pérez-Flores, M. A., & Gómez-Treviño. E. (2003). A versatile algorithm for joint 3D inversion of gravity and magnetic data. Geophysics, 68(3), 949-959. Holland, J.H. (1992) Genetic Algorithms. Scientific American, 267, 66-72. http://dx.doi.org/10.1038/scientificamerican0792-66 Jie, X., & Tao, Z. (2015). Multiobjective particle swarm inversion algorithm for two-dimensional magnetic data. Applied. Geophysics, 12(2), 127–136. Özkaymak, Ç., & Sözbilir, H. (2008). Stratigraphic and structural evidence for fault reactivation: the active Manisa fault zone, western Anatolia. Turkish Journal of Earth Sciences, 17, 615–635. Pallero, J. LG., Fernandez-Martinez, J. L., Bonvalot, S., & Fudym, O. (2015). Gravity inversion and uncertainty assessment of basement relief via Particle Swarm Optimization. Journal of Applied Geophysics, 116, 180-191. Roy, K., & Kumar, K. (2007). Potential theory in applied geophysics. Springer Science & Business Media. Schwarzbach, C., Borner, R., & Spitzer, K. (2005). Two-dimensional inversion of direct current resistivity data using a parallel, multi-objective genetic algorithm. Geophysical Journal International, 162, 685–695. Sen, M. K., & Stoffa, P. L. (1995). Global optimization methods in geophysical inversion, Elsevier Science. Shaw, R., & Srivastava, S. (2007). Particle swarm optimization: A new tool to invert geophysical data. Geophysics, 72(2), 75–F83. Sheta, A., & Turabieh, H. (2006). A comparison between genetic algorithms and sequential quadratic programming in solving constrained optimization problems. International Journal on artificial intelligence and machine learning, 6(1), 67-74. Sivanandam, S. N., & Deepa, S. N. (2007). Introduction to Genetic Algorithms. Springer, Berlin Heidelberg. Snieder, R. (1998). The role of nonlinearity in inverse problems. Inverse Problems, 14(3), 387-404. Sözbilir, H., Sarı, B., Uzel, B., Sümer, Ö., & Akkiraz, S. (2011). Tectonic implications of transtensional supradetachment basin development in an extension-parallel transfer zone: the Kocaçay Basin, western Anatolia, Turkey. Basin Research, 23, 423–448. Srinivas, N., & Deb, K. (1995). Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms. Evol. Comput., 2(3), 221–248. Tarantola, A. (2005). Inverse problem theory and methods for model parameter estimation. Society for Industrial and Applied Mathematics. Telford, W. M., Geldart, L.P., & Sheriff, R. E. (1990). Applied geophysics Vol.1. Cambridge university press. Uzel, B., & Sözbilir, H. (2008). A First record of strike-slip basin in western Anatolia and its tectonic implication: the Cumaovası basin as an example. Turkish Journal of Earth Sciences, 17, 559–591. Yang, X. S. (2010). Engineering Optimization: An Introduction with etaheuristic Applications, Published by John Wiley & Sons, New Jersey. Yeh, J. Y., & Lin, W. S. (2007a). Using simulation technique and genetic algorithm to improve the quality care of a hospital emergency department‖. Journal of expert systems with applications, 32(4), 1073-1083. Yuan, S., Tian, N., Chen, Y., Liu, H., & Liu, Z. (2008). Nonlinear geophysical inversion based on ACO with hybrid techniques. In Natural Computation, ICNC'08., Fourth International Conference., (4) 530-534., IEEE. Zitzler, E. (1999). Evolutionary Algorithms for Multi Objective Optimization: Methods and Applications, PhD thesis, Swiss Federal Institute of Technology, Zurich, Switzerland. Zitzler, E., Deb, K., & Thiele, L. (2000). Comparison of multiobjective evolutionary algorithms:Empirical results. transaction on evolutionary computation, 8(2), 173-195.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 823 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 688 |