Geri Dön

Ders çizelgeleme probleminin paralel karınca kolonisi algoritması ile çözümü: Mersin Üniversitesi örneği

Solvi̇ng course timetabling problem wi̇th parallel ant colony algorithm: An example of Mersi̇n University

  1. Tez No: 536708
  2. Yazar: SEMİR ASLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ACI
  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: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Ders çizelgeleme problemi, bir dizi dersin uygun dersliklere uygun koşullarda atanma problemidir. Eğitim kurumlarında sıkça karşılaşılan bu problem, içerisinde idari personelin eğiticilerin ve öğrencilerin istek ve ihtiyaçlarını barındırır. Bu problemin çözümü bu işle uğraşan personel için oldukça zor ve zaman alıcı bir faaliyettir. Son zamanlarda teknolojik gelişmelere rağmen birçok eğitim kurumunda ders çizelgeleri halen elle oluşturulmakta ve istenilen verimlilik sağlanamamaktadır. Bu tez çalışmasında, Mersin Üniversitesi Mühendislik Fakültesi ders çizelgeleme problemi Paralel Karınca Kolonisi Algoritması ve Karınca Kolonisi Algoritması ile çözülmüş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ders çizelgesi oluşturulurken, kullanılan veri kümesi 2016-2017 bahar dönemine ait olup gerçek veriler anonim olarak kullanılmıştır. Ders çizelgesi oluşturulurken 9 bölüm, 27 ortak derslik, 105 öğretim üyesi, 189 zorunlu ders, 50 seçmeli ders, derse gelmekle yükümlü 14.374 öğrenci, derse gelmekle yükümlü olmayan 8.286 öğrenci göz önüne alınmıştır. Derslerin yerleşiminde, maksimum ders-minimum derslik kullanımı hedeflenerek Paralel Karınca Kolonisi Algoritması ve Karınca Kolonisi Algoritmasına problemin adaptasyonu sağlanmıştır. Öğretim üyelerinin uygunluk saatleri, aynı döneme ait derslerin yerleşimi, reel mevcudunun dersliğe uygunluğu katı kısıt olarak kabul edilmiş ve diğer kısıtlar yumuşak kısıtlara eklenmiştir. Kullanılan iki algoritmadan Paralel Karınca Kolonisi Algoritması, Karınca Kolonisi Algoritmasına göre problemi neredeyse aynı uygunlukla daha hızlı bir şekilde çözmüştür. Paralel Karınca Kolonisi Algoritması kullanılarak oluşturulan ders çizelgesinde Mersin Üniversitesi Mühendislik Fakültesi'nin tüm dersleri uygun dersliklere %99,5 oranda yerleştirilmiş olup ortak dersliklerde bulunan 27 derslik içerisinden 20 dersliğin eğitim- öğretim faaliyetleri için yeterli olduğu saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

Course timetabling problem in academic institutions is the problem of assigning courses to appropriate classrooms on appropriate terms. This problem which is frequently encountered in educational institutions considers the wishes and needs of administrative staff, professors and students at the same time. Despite of recently technological developments, the course timetables are still being created manually in many educational institutions and expected efficiency is not achieved. In this thesis study , the course timetabling problem of Mersin University Engineering Faculty has been solved and results compared with the Parallel Ant Colony Algorithm and the Ant Colony Algorithm. The required data clusters used from spring 2016-2017 but the actual data cluster has been used anonymously. While the course timetabling was being developed, 9 departments, 27 common classrooms, 105 faculty members, 189 compulsory courses, 50 elective courses , 14,374 students who are obliged to attend classes and 8.286 students who are not obliged to attend classes were taken into consideration. In the placement of the courses, adaptation of the problem to the Parallel Ant Colony Algorithm and the Ant Colony Algorithm has been provided by aiming to use maximum course-minimum classrooms. The eligibility hours of the lecturers, the placement of the lessons of the same period, the conformity of the real presence to the classroom were accepted as strict constraints and the other constraints were added to the soft constraints. From the two algorithms used, the Parallel Ant Colony Algorithm solves the problem more rapidly than the Ant Colony Algorithm, with almost the same suitability. In the course timetable created using the Parallel Ant Colony Algorithm, all the courses of Mersin University Engineering Faculty were placed in the appropriate classrooms at 99,5% and it was determined that 20 of the 27 classrooms in the common classrooms were adequate for educational activities.

Benzer Tezler

  1. Sezgisel algoritmalarla ders çizelgeleme problemi çözümü

    Course timetable problem solving with herustic algorithms

    RECEP ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNCAY YİĞİT

  2. Üretim ve hizmet planlamasında çizelgeleme problemlerinin yöneylem teknikleriyle çözümü : Ders ve sınav programlarının optimizasyonu üzerine bir uygulama

    The solution scheduling problems via operation research techniques in production and service planning : An application over the optimisation of course and examination timetables

    B.TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeCelal Bayar Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. A.İLKER TUNAİL

  3. Ders çizelgeleme probleminin 0-1 tamsayılı programlama tabanlı uygulaması

    Application of the course scheduling problems based on 0-1 integer programming

    GÖZDE ÖZYANDI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTAN GÜNER