Geri Dön

Yapay zeka teknikleri kullanarak yazılım proje yönetim süreçlerini iyileştirme

Improving software project management processes using artificial intelligence techniques

  1. Tez No: 889558
  2. Yazar: NURHAN GÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURSAL ARICI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Yazılım projelerinin başarıya ulaşma oranı teknolojik gelişmelere rağmen hala istenen düzeyde değildir. Yazılım projelerinin büyük çoğunluğu ya istenen özelliklerde teslim edilememekte ya da planlanan bütçe ve zaman sınırını aşarak teslim edilebilmektedir. Bu durum, zaman, para, insan kaynağı gibi kayıpların yanı sıra itibar gibi ticari kayıplara da neden olabilmektedir. Bu çalışmada, yazılım projelerinin minimum sürede ve minimum bütçe ile gerçekleştirilebilmesi için proje yöneticilerine yardımcı olacak proje çizelgeleme yöntemleri geliştirilmiştir. Yazılım projelerinde insan kaynaklarının görevlere etkin bir şekilde atanması sağlanarak, projelerin tamamlanma süresi ve bütçesi en aza indirilmiştir. İnsan kaynaklarının görev atamaları öncesinde yaşayabilecekleri boşta bekleme süreleri azaltılarak, insan kaynaklarının etkin kullanımının proje süresi ve bütçesine etkileri analiz edilmiştir. Optimizasyon süreçlerinde yapay zekâ algoritmalarından genetik algoritma, bozkurt optimizasyon algoritması ve yapay arı kolonisi algoritmasının kullanıldığı hibrit bir model tasarlanmıştır. Yöntemlerdeki rastgelelik kaotik fonksiyonlar aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. Popülasyon çeşitliliğinde çaprazlama ve mutasyon oranları bulanık mantık süreçleri ile belirlenerek, durum uzayında arama süreçlerinin iyileştirilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen yöntemlerin farklı büyüklükte durum uzayına sahip problemlerde etkin sonuçlar ürettiği ve literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında %13'e varan iyileştirmeler sağladığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Despite technological advancements, the success rate of software projects is still not at the desired level. Most software projects either fail to deliver the desired features or exceed the planned budget and time limits. This situation causes losses in time, money, human resources, and reputation. In this study, project scheduling methods that will assist project managers in achieving software projects in the minimum time and budget have been developed. By effectively assigning human resources to tasks, the completion time and budget of projects are minimized. Idle times that human resources may experience before task assignments are reduced, and the effects of the efficient use of human resources on project duration and budget are analyzed. A hybrid model using artificial intelligence algorithms, including genetic algorithms, wolf optimization algorithms, and artificial bee colony algorithms, is designed for optimization processes. Randomness in methods is achieved through chaotic functions. In population diversity, crossover and mutation rates are determined by fuzzy logic processes, improving search processes in the state space. The developed methods have been shown to produce effective results in problems with different sizes of solution spaces and have achieved improvements of up to 13% compared to the studies in the literature.

Benzer Tezler

  1. Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs

    Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması

    NAZLI GÖKALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı

    DR. ELİF ÖZTÜRK

  2. Strategic framework for anfis and bim use on risk management at natural gas pipeline project

    Doğalgaz boru hattı projelerinin risk yönetiminde yapay zekâ ve bim kullanımının stratejik çerçevesi

    İSMAİL ALTUNHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiHasan Kalyoncu Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET SAKİN

  3. Exploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers

    Tam bağlantılı katmanların sınıflandırma performansını iyileştirmek için eğitim setlerindeki kümeleme örüntülerinden faydalanma

    TOLGA AHMET KALAYCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT ASAN

  4. LUNG DISEASES DETECTION USING DEEP LEARNING

    Derin öğrenme kullanarak akciğer hastalıklarının tespiti

    ABDEL AZIZ KAMO MEGNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OKATAN

  5. Yapay zekâ tabanlı bir mobil uygulama yazılımının geliştirilmesi; Öğretmen adaylarının sanal bitki koleksiyonları oluşturma projesinin bitki körlüğü ile bilgi düzeyleri açısından değerlendirilmesi

    Development of an artificial intelligence-based mobile application; Evaluation of prospective science teachers virtual plant collections project in terms of plant blindness and knowledge levels

    BERKAY CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELEK ALTIPARMAK KARAKUŞ