Geri Dön

Genetik algoritma kullanılarak ders programının optimum şekilde düzenlenmesi

The Arrangement of the lesson program optimally by using genetic algorithm

  1. Tez No: 50852
  2. Yazar: AYTEKİN BAĞIŞ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. FERHAT DALDABAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Ders programları, Genetik algoritma tekniği, Algorithms, Curriculum, Genetic algorithm technique
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Algoritmalar, matematiksel ifadeler veya belli kurallarla tanımlanan problemleri çözmek için kullanılan yöntemlerdir. Ayrık optimizasyon problemlerinin tam algoritmalarla çözülmesi oldukça zordur. Bunun için, bu tip problemlerde yalın optimal çözüm üreten heuristik algoritmalara ihtiyaç vardır. Genetik bilimi ve tabii seçme üzerine dayalı olan genetik algoritmalar bu tipten algoritmalar olup, bunlar çeşitli ayrık optimizasyon problemleri için kullanılmış ve iyi neticeler alınmıştır. Bu çalışmada bir ayrık optimizasyon problemi olan Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektronik Bölümü ders programının optimum şekilde düzenlemesi yapılmaktadır. Tez çalışması beş bölümden oluşmaktadır: Birinci bölümde; seçim, çaprazlama, mutasyon gibi temel genetik algoritma operatörleri ve bunların algoritmayı nasıl etkiledikleri üzerinde durulmuştur. ikinci bölümde; genetik algoritmaların optimizasyon problemlerine uygulanması ve kullanılan çaprazlama operatörleri incelenmiştir. Üçüncü bölümde; fakülte ders programının optimizasyonu yapılmış ve genetik operatörlerin etkileri incelenerek çalışmada esas alınan kriterler verilmiştir. Dördüncü bölümde; herbir operatörün genetik algoritma performansı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Bu bölümde ayrıca ders programına getirilen yenilikler ayrıntılı olarak tanıtılmıştır. Son olarak, irdeleme ve sonuç beşinci bölümde sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

VI ABSTRACT The algorithms are methods that are used in order to solve the problems, which are defined by determined rules or mathematical concepts. The solution of the discrete optimization problems via exact algorithms is very difficult. Therefore, heuristic algorithms are required to obtain near optimal solutions for this problems. Genetic algorithms that are based on the science of genetic and natural selection are of this type. These algorithms have been used for some discrete optimization problems and good results have been obtained. In this thesis, timetabling of Electronic Department of Engineering Faculty at the University of Erciyes, that is a kind of discrete optimization problem, has been arranged optimally. This study includes five chapters: Basic operators of genetic algorithms (selection, mutation, crossover etc.) are discussed in the first chapter. In the second chapter, crossover operators for discrete optimization problem are presented. In the third chapter, the application of the genetic algorithms to the timetabling of Engineering Faculty is described. The simulation results are presented in the fourth chapter. Finally, discussions and conclusions are given in the fifth chapter.

Benzer Tezler

  1. Sayısal filtre katsayılarının genetik algoritma kullanılarak yuvarlatılması

    Başlık çevirisi yok

    NURHAN KARABOĞA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MUSTAFA ALÇI

  2. Genetik algoritma ve gezgin satıcı probleminin çözümü

    Genetic algorithms and travelling salesman problem

    MUSTAFA KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ARSLAN

  3. Antiperspirant formüllerinin yapay sinir ağları ve genetik algoritma kullanılarak analizi ve optimizasyonu

    Analysis and optimization of antiperspirant formulations by using the artificial neural networks and genetic algorithms

    KADER ÇÖMLEKÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Eczacılık ve FarmakolojiMarmara Üniversitesi

    Farmasötik Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MURAT TÜRKOĞLU

  4. Genetic algortithm for the optimization of a gas storage field converted from a depleted gas reservoir

    Tüketilmiş gaz rezervuarından dönüştürülen yeraltı gaz depolama sahasının genetik algoritma kullanılarak optimizasyonu

    BARIŞ GÜYAGÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ GÜMRAH

  5. Uzay kafes sistemlerin genetik algoritma ile optimum tasarımı

    Optimum design of space trusses using genetic algorithm

    ZEKERİYA AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF AYVAZ