Sezgisel algoritmalar yardımıyla ders programı optimizasyonu
Optimization of the course program with the help of heuristic algorithms
- Tez No: 550805
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Eğitim ve Öğretim, Science and Technology, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Ders programları, Optimizasyon, Optimizasyon modelleri, Sezgisel algoritmalar, Algorithms, Curriculum, Optimization, Optimization models, Heuristic algorithms
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde çoğu eğitim kurumunda hazırlanan ders programı her dönem için yeniden yapılmaktadır. Bu işlemin her dönem tekrardan yapılması ve çoğu kurumda elle hazırlanıyor olması bu olayı zahmetli ve zaman alıcı hale getirmektedir. Bu durum hata yapılma ihtimalini ve ders programının bazı yönlerden yetersiz olma ihtimalini de artırmaktadır. Ayrıca her kurumun farklı gereklilik ve kurallara sahip olması, ders programının hazırlanması noktasında mevcut tek bir çözümün elde edilmesini zorlaştırmaktadır. Bu sebeplerden dolayı Ders Çizelgeleme Problemi üzerine farklı yöntemler kullanılarak çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında fakültemiz bölümleri için uygun bir haftalık ders programı çizelgesi oluşturulmaya çalışılmıştır. Çalışmamızda problemin çözümü noktasında evrimsel hesaplama teknikleri olarak kabul edilen Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Yapay Arı Kolonisi yöntemleri kullanılmış ve üç yöntem için de aynı veriler kullanılarak, mevcut yöntemlerin problemin çözümü üzerindeki performansları analiz edilmiştir. Literatürde evrimsel hesaplama teknikleri, Ders Çizelgeleme Problemi ve farklı problemlerin çözümünde kullanılmış ve tekniklerin kaliteli çözümler ürettiği görülmüştür. Çalışmamızda öğretim elemanı, öğrenci ve fakülte personelini memnun edecek şekilde bütün kısıtlar dikkate alınmıştır. Çalışmamızda kullandığımız yöntemlerin parametreleri üzerinde farklı oran ve sayıda denemeler yapılarak algoritmalar test edilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda elde edilen ders programları kontrol edilerek fakülte için uygun ders programları elde edilmiştir. Ayrıca kullanılan algoritmalar çalışma zamanı ve çözüme yakınsama açısından değerlendirilerek performansları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, the course schedule is prepared in most educational institutions for every period. The fact that this process is carried out again every year and hand-made in most institutions makes this event troublesome and time consuming. This situation increases the likelihood of mistakes and the possibility that the curriculum is inadequate. In addition, each institution has different requirements and rules, making it difficult to obtain a single solution for the preparation of the curriculum. For these reasons, many studies have been done by using different methods on the Course Scheduling Problem. In this thesis, an appropriate weekly course schedule is prepared for the departments of our faculty. In the present study, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony methods, which are accepted as evolutionary computational techniques, were used for the solution of the problem and the performances of the existing methods on the solution of the problem were analyzed by using the same data for all three methods. used in the solution of problems and techniques have been found to produce quality solutions. In our study, all constraints were taken into consideration in order to satisfy the instructor, students and faculty staff. The algorithms were tested by using different ratio and number of experiments on the parameters of the methods used in our study. As a result of the experiments carried out, the course schedules were checked and appropriate course programs were obtained for the faculty. In addition, the algorithms used were evaluated in terms of runtime and solution convergence and their performances were compared.
Benzer Tezler
- Sezgisel algoritmalar yardımıyla sinir ağlarından kural çıkarımı
Neural network rule extraction using heuristic methods
ÖZLEM KANGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL EMEL
- Genetik algoritmalar yardımıyla iş atölye çizelgelemesi üzerine bir çalışma
A study about job-shop scheduling with the help of genetic algorithms
DİLEK DİLAVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
- Sezgisel algoritmalar kullanarak transformatör merkezlerinde topraklama ağlarının tasarımı
Design of grounding grids in transformator stations by using heuristic algorithms
BARIŞ GÜRSU
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİH CEVDET İNCE
- Sezgisel algoritmalar kullanılarak iki-parametreli maxwell dağılımı ve üstel olarak değiştirilmiş lojistik dağılım için en çok olabilirlik yöntemiyle parametre tahminleri
Estimating the parameters of two-parameter maxwell distribution and exponentially-modified logistic distribution by the maximum likelihood method using heuristic algorithms
ADI OMAIA IBRAHIM FAOURI FAOURI
- Gelişmiş model kullanılan fv dizilerde meta sezgisel algoritmalar ile kısmi gölgelenme koşullarında mgnt optimizasyonunun gerçekleştirilmesi
Implementation of mgnt optimization in partial shading conditions with meta- heuristic algorithms in pv arrays using advanced model
KEZBAN KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET DEMİRTAŞ