Tez Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İnönü Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tez Danışmanı: Mustafa Karakaplan
Tezin Onay Tarihi: 2012
Tezin Dili: Türkçe
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.