Metasezgisel algoritmalar kullanılarak sınav çizelgeleme
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2018-01-19
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Sınav çizelgeleme problemi belirli sayıdaki sınavları zaman dilimlerine çeşitli esnek ve sert kısıtları göz önünde bulundurarak atama işlemidir. Bu işlem oldukça zaman alıcı, karmaşık ve zor bir görevdir ve NP zor problem olarak sınıflandırılmaktadır. Gerçek dünyada genelde sınav çizelgeleri el ile yapılmaktadır. Bu süreç oldukça zaman alıcı ve hatalara açıktır. Ayrıca elde edilen sonuçlar genelde tatmin edici olmamaktadır. Bu tez kapsamında problemin çözümü için üç farklı evrimsel hesaplama algoritması kullanılmıştır. Bunlar genetik algoritma (GA), parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve yapay arı kolonisi algoritması (YAKA)'dır. Bu çalışmada GA, PSO-S, YAKA-S algoritmalarının zaman çizelgelemesi probleminin optimal çözümünün elde edilmesinde performansları incelenmiştir. Bu amaçla Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'ne ait dersleri içeren veri kümeleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde önerilen yöntemler sınav çizelgeleme problemlerinin çözümünde kullanılabilir ve elle hazırlanan yöntemlerden çözüm kalitesi ve kısıt tatmini açısından daha iyi sonuçlar üretmişlerdir.
The aim of examination scheduling problem is to assign the exams to number of time periods (time slots) by taking into account some hard or soft constraints. This is a time consuming, complicated and hard task, and this problem is categorized as NP-hard. Mostly, the examination timetables are manually made in the real world. This process is time consuming and can cause some faults and obtained results are not satisfactory in general. In this study, we propose three methods to solve this problem by utilizing genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) algorithm and artificial bee colony (ABC) algorithm. This thesis investigates and compares the performances of GA, PSO-E and ABC-E algorithms for an optimal solution of a timetable problem. The test set is taken from courses of Computer Engineering Department at Selcuk University. The obtained results show that the proposed algorithms can be used for solving this problem and obtained solutions by these methods are better than manually prepared timetables in terms of solution quality and constraints satisfaction.
The aim of examination scheduling problem is to assign the exams to number of time periods (time slots) by taking into account some hard or soft constraints. This is a time consuming, complicated and hard task, and this problem is categorized as NP-hard. Mostly, the examination timetables are manually made in the real world. This process is time consuming and can cause some faults and obtained results are not satisfactory in general. In this study, we propose three methods to solve this problem by utilizing genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) algorithm and artificial bee colony (ABC) algorithm. This thesis investigates and compares the performances of GA, PSO-E and ABC-E algorithms for an optimal solution of a timetable problem. The test set is taken from courses of Computer Engineering Department at Selcuk University. The obtained results show that the proposed algorithms can be used for solving this problem and obtained solutions by these methods are better than manually prepared timetables in terms of solution quality and constraints satisfaction.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Genetik algoritma, Sınav çizelgeleme, Parçacık sürü optimizasyonu algoritması, Yapay arı kolonisi algoritması, Artificial bee colony algorithm, Particle swarm optimization algorithm, Genetic algorithms, Examination scheduling
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Seyfi, G. (2018). Metasezgisel algoritmalar kullanılarak sınav çizelgeleme. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
