Genetik algoritma kullanılarak ders programının optimum şekilde düzenlenmesi
The Arrangement of the lesson program optimally by using genetic algorithm
- Tez No: 50852
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. FERHAT DALDABAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1996
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
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
- Genetik algoritma kullanılarak ders programının optimum olarak düzenlenmesi
Optimum course scheduling using genetic algorithm
SEMRA KAVAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CENGİZ GÜNGÖR
- Genetik algoritma kullanarak çok kriterli ders programının hazırlanması ve optimizasyonu
Preparing multi-criteria programs by using genetic algorithms and their optimisation
FATMA DABAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMustafa Kemal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ERSİN ÖZDEMİR
- Sezgisel algoritmalar yardımıyla ders programı optimizasyonu
Optimization of the course program with the help of heuristic algorithms
AHMET YURTSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve TeknolojiSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR
- Evrimsel hesaplama tekniği kullanılarak sınav takvimi otomasyonu uygulaması
Developing examination scheduling automation by using evolutionary computing techniques
CEYDA BAYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilim ve TeknolojiPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH T. TOLA
- Developing a course scheduling system by using genetic algorithm
Genetik algoritma kullanılarak ders çizelgeleme sistemi tasarımı
CANSU ÇİĞDEM AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Mühendislik BilimleriAtılım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NERGİZ ERCİL ÇAĞILTAY