Kısıtlı programlama optimizasyonu kullanarak yapay sinir ağı algoritmasının performansının arttırılması: sınav çizelgeleme problemine bir uygulama
Enhancing the performance of the artificial neural network algorithm using constraint programming optimization: an application to the exam scheduling problem
- Tez No: 985734
- Danışmanlar: PROF. DR. FEMİN YALÇIN KÜÇÜKBAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sınav çizelgeleme, Yapay sinir ağları, Examination scheduling, Artificial neural networks
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çalışmanın amacı, çizelgeleme problemlerinin tanımlanması ve bu problemlerin çözümünde kısıtlı programlama optimizasyonu ile yapay sinir ağı tabanlı yaklaşımların birlikte kullanılarak sınav çizelgeleme probleminin nasıl çözülebileceğinin incelenmesidir. Sınav programı çizelgeleme problemleri, NP-zor sınıfına giren karmaşık optimizasyon problemlerindendir. Bu tür problemlerde her zaman kesin çözüm elde etmek mümkün olmayabilir; buna karşın, kabul edilebilir düzeyde yakın-optimal çözümlere ulaşmak pratik açıdan yeterli olmaktadır. Problemlerin çözümünde geleneksel matematiksel yöntemler çoğu zaman yetersiz kalmakta, bu nedenle sezgisel ve yapay zekâ tabanlı yöntemler ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmada, kısıtlı programlama teknikleri ile yapay sinir ağlarının entegrasyonu üzerinde durulmuş ve sınav çizelgeleme problemine yönelik daha etkin ve verimli bir çözüm yaklaşımı geliştirilmesi amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to define scheduling problems and to investigate how the exam timetabling problem can be solved by combining constraint programming optimization with neural network-based approaches. Exam timetabling problems belong to the class of NP-hard optimization problems. In such problems, obtaining an exact solution is not always feasible; however, achieving acceptable near-optimal solutions is often sufficient in practice. Traditional mathematical methods frequently fall short in addressing these problems, which is why heuristic and artificial intelligence-based methods have gained importance. In this study, the integration of constraint programming techniques and neural networks is emphasized, with the objective of developing a more effective and efficient solution approach for the exam timetabling problem.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models
Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu
HASAN KARALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Ensemble pruning in deep learning via semi-infinite optimization
Yarı sonsuz optimizasyon ile derin öğrenmede topluluk budama
MELİSA ÇALIŞKAN DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜREYYA AKYÜZ
- Comparison of quantum neural network training algorithms
Kuantum sinir ağı eğitim algoritmalarının karşılaştırılması
GÖRKEM ARIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKAY ULUSOY