A genetic algorithm for university examination scheduling
Üniversitelerde sınavların zaman planlaması için bir genetik algoritma
- Tez No: 38590
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. HALİT OĞUZTÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Zaman Planlaması, Zaman Tablolama, Eniyileme, Genetik Algoritmalar, Uyarlanır Değişim, Sınav, Zaman çizelgeleme, Scheduling, Timetabling, Optimization, Genetic Algorithms, Adaptive Mutation, Examination
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz ÜNİVERSİTELERDE SINAVLARIN ZAMAN PLANLAMASI İÇİN BİR GENETİK ALGORİTMA ERGÜL, Ayhan Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Yard. Doç. Dr. Halit O?UZTÜZÜN Ocak, 1995, 150 sayfa. Genetik algoritmaların üniversitelerde sınav zamanlaması problemi üzerindeki etkinliği araştırılmıştır. Üniversitelerde sınavların zaman planlaması için bir genetik algoritma geliştirilmiştir. Orta Doğu Teknik Üniversitesi'nde, 1994 yılında, 682 sınavın 15 sınav saatine dağıtımına ilişkin bir çalışmanın sonuçlan verilmiştir. Algoritmanın çeşitli parametreleri üzerinde ve problem büyüklüğündeki değişiklikler karşısındaki kararlılığı izlenmiştir. Algoritma iki tane uyarlanır değişim işleci, doğrusal ve karesel değişim, ile uygunluk işlevinin verimli hesaplanması için bir tablodan bakma tekniği kullanmaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A GENETIC ALGORITHM FOR UNIVERSITY EXAMINATION SCHEDULING ERGÜL, Ayhan M.S. in Computer Engineering Supervisor: AssL Prof. Dr. Halit OGUZTÜZÜN January, 1995, 150 pages. The effectiveness of genetic algorithms for the solution of university examination timetabling problem is investigated. A genetic algorithm for scheduling examinations at a university is developed. The results are presented of an experiment in which the algorithm was used to schedule 682 examinations within 15 time periods at the Middle East Technical University in 1994. The stability of the algorithm under changes to its parameters and problem size is observed. The algorithm features two adaptive mutation techniques, namely linear and quadratic mutation, and a table lookup technique for efficient computation of the fitness function.
Benzer Tezler
- Genetik algoritma ile haberleşme şebekelerinin topolojik optimizasyonu
Topological optimization of communication networks using genetic algorithms
FULYA ALTIPARMAK
Doktora
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. BERNA DENGİZ
- Uçuş kontrol sistem tasarımında katlı-model yaklaşımı ve genetik algoritma tekniğinin uygulanması
Flight control system desing using multi-model approach and genetic algorithm
AYŞE KAHVECİOĞLU
Doktora
Türkçe
2000
Sivil HavacılıkAnadolu ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CAN ÖZDEMİR
- Bilgisayar simülasyonu ile yapay zeka içeren algoritmik çözümlerin irdelenmesi
An Investigation into the algorithmic solutions by computer simulations including artificial intelligence
FÜSUN ATAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. SELMA YÜNCÜ
- Yeni bir teknik: Genetik kod yaklaşımı ve düzlemsel mekanizma sentezine uygulanması
A New technique: Genetic code approach and its application to planar mechanism synthesis
ÇELİK KADİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Makine MühendisliğiZonguldak Karaelmas ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SADRİ ŞENSOY
DOÇ. DR. ERTUĞRUL TAÇGIN
- Hedef programlama olarak modellenmiş MINMAD regresyon problemine genetik algoritma yaklaşımı
Başlık çevirisi yok
ÖZLEM MÜGE AYDIN