Akifer parametrelerinin ve parametre yapılarının simülasyon-optimizasyon modelleri ile belirlenmesi

Bu çalışmada, akifer hidrojeolojik parametrelerinin ve parametre yapılarının eş zamanlı olarak belirlenebilmesi için bütünleşik bir simülasyon-optimizasyon yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yaklaşımın simülasyon kısmında, yeraltı suyu akış sürecinin sayısal benzeşimi MODFLOW modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu modelde, hidrojeolojik parametrelere ait zon yapıları, akım bölgesinin genel formdaki Voronoi Diyagramı (VD) kullanılarak sonlu sayıda alt bölgeye ayrılması yoluyla elde edilmiştir. Geliştirilen MODFLOW ve VD tabanlı simülasyon modeli, daha sonra Karınca Aslanı Optimizasyonu (ALO) yaklaşımını kullanan bir optimizasyon modeline entegre edilmiştir. ALO, doğada karınca aslanlarının avlanma stratejilerini sayısal olarak modelleyen, popülasyon tabanlı bir optimizasyon tekniğidir. Literatürde, ALO'nun farklı problemlerin çözümüne uyarlandığı pek çok uygulama bulunmaktadır. Bununla birlikte, bu çalışmalarda genellikle ALO'nun karmaşık veya büyük ölçekli problemler için yüksek sayıda yineleme gerektirdiği ve yerel optimum çözümlere takılma olasılığının yüksek olduğu belirtilmektedir. Bu sınırlamaları aşmak amacıyla, çalışma kapsamında ALO üzerinde iki önemli iyileştirme yapılarak Karıştırılmış Karınca Aslanı Optimizasyonu (SHALO) yaklaşımı geliştirilmiştir. Önerilen SHALO yaklaşımının uygulanabilirliği, literatürde yer alan bazı kısıtsız ve kısıtlı optimizasyon test fonksiyonları üzerinde test edilmiştir. Optimizasyon modelinin bu testlerden geçirilmesinin ardından, önerilen simülasyon-optimizasyon yaklaşımının performansı, literatürde verilen sentetik bir akifer modeli üzerinde değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme, ilgili problemin aynı koşullar altında orijinal ALO, öz-uyarlamalı ALO (saALO) ve SHALO yaklaşımları kullanılarak çözülmesi ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, önerilen yaklaşımın sonuçları, literatürde aynı problemin Armoni Araştırma (HS) ve hibrit Genetik Algoritma (GA) tabanlı çözüm yaklaşımlarıyla elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen simülasyon-optimizasyon yaklaşımının, ALO, saALO, HS ve hibrit GA yaklaşımlarına göre farklı değerlendirme ölçütleri açısından daha iyi sonuçlar üretebildiğini göstermiştir.