Geri Dön

Genetik algoritma ile merkezi sınavlarda tek ve çok boyutlu yakınlığa göre en iyi oturum planının oluşturulması

Using genetic algorithm to create the best session plan according to the single and multi-dimensional on proximity in the central exams

  1. Tez No: 510713
  2. Yazar: MUHAMMED FATİH AĞALDAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NİZAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Aynı okuldan, aynı sınıftan veya aynı mahalleden öğrencilerin yapılan oturma düzenlerinde yan yana veya arka arkaya gelmesi istenmeyen yardımlaşmalara ve kopya çekilmesine sebep olabilmektedir. Öğrencilerin sınıf ve salonlara en uygun şekilde yerleştirilmesi amacıyla çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Ancak yapılan çalışmalar sadece sınıf düzeyinde kalmış olup sınırlı bir öğrenci gurubunun sınıf içi oturum düzenlerinin öğrencinin başarısı üzerine etkileri gibi konulara odaklanmıştır. Yüksek Lisans tez çalışması ile sınavların güvenirliliğini arttırmak amacıyla, birbirini tanıyan veya herhangi bir biçimde ilişkili öğrencilerin salonlara arka arkaya veya yan yana gelmeyecek şekilde yerleştirilmesi için Genetik Algoritma yöntemi kullanımı hedeflenmiştir. Genetik algoritmalar karmaşık düzeydeki problemlerin çözümü için kullanılan sezgisel yöntemlerinden biridir. Doğal yaşam örnek alınarak iyi nesillerin yaşatılması kötü nesillerin yok edilmesi üzerine çalışan bir algoritmadır. Belirleyeceğimiz uygunluk fonksiyonu sayesinde en iyi yapıyı koruyup bir sonraki nesle taşıyarak en iyi oturum düzeni sağlanır. Yapılan çalışmada Artuklu Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi sınav verileri ilgili birimlerden izin alınarak tez çalışmasında kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Side-by-side or consecutively sitting of students from the same class or from the same neighborhood may result in unwanted communications or cheating. Various studies conducted to determine the most optimum seating arrangement but these studies focused on issues like the impact of seating arrangement on student success. These various studies mostly focused on physical classroom seating arrangement. The Aim of the following thesis is to prevent students that are related to each other in a way to sit next to or consecutively during the exams by using genetic algorithm. The reliability of the exams will also be increased with M.Sc. study. Genetic algorithms are one of the many heuristic algorithms used to solve complex problems. Genetic algorithms imitate natural selection by eliminating unfit generations so that the fitter generations sustain. The fitness function to be determined will ensure that each session is the better version of its predecessor and the final session is the most optimum session. Data acquired from Artuklu University Distance Learning Center examination has been used for the thesis study with permission from the related unit.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de çevre sağlığının gelişmesinde Nusret Karasu'nun yeri

    The role of Nusret Karasu in developing to enviromental health in Türkiye

    AHMET HİLMİ GÜRSES

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Halk SağlığıAnkara Üniversitesi

    Sosyal Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN HAMAMCI

  2. Genetik algoritma ile kan ve kan ürünleri tedarik zinciri ağ tasarımı: Kızılay Doğu Karadeniz bölge kan merkezi örneği

    Blood and blood products supply chain network design using genetic algorithm: Turkish red crescent Eastern Black Sea region blood center case

    GÖKHAN AĞAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Sağlık Kurumları YönetimiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİRDOĞAN BAKİ

  3. İTÜ TRIGA Mark II araştırma reaktörü için genetik algoritma kullanarak kalp konfigürasyon optimizasyonu

    Core configuration optimization for ITU TRIGA Mark II research reactor using genetic algorithm

    SEFA SAYIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE

  4. Yapay zekâ optimizasyon yöntemleri ile yaralı toplanma merkezlerinin konuşlandırılması

    Locating of casuality collection centers with artificial intelligence optimization methods

    HAKAN MURAT ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Sağlık Kurumları YönetimiDüzce Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SELAMİ YILDIZ

  5. Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon

    Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods

    VURAL EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BASKAK

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU