Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2006
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ayla Gülcü
Danışman: AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
Özet:YAPAY ZEKA TEKNİKLERİNDEN GENETİK ALGORİTMA VE TABU ARAMA YÖNTEMLERİNİN EĞİTİM KURUMLARININ HAFTALIK DERS PROGRAMLARININ HAZIRLANMASINDA KULLANIMI Ele alınacak kısıtların çok çeşitli olması ve işlenecek verinin potansiyel olarak büyük boyutlarda olması, ders programı hazırlanması problemini çözülmesi zor bir optimizasyon problemi haline getirmektedir. Böyle bir probleme klasik yöntemleri kullanarak çözüm bulmak çoğu kez mümkün olmamaktadır. Bu tez çalışmasında böyle bir optimizasyon problemi tanımlanmış ve uygun bir çözüm bulmaya çalışılmıştır. Tanımlanan kısıtlamaların büyük çoğunluğuna uyan, minimum sayıda çakışma yaratacak bir çizelge oluşturmak hedeflenmiştir. Genetik algoritmalar ve tabu arama; optimal çözümü bulmanın neredeyse imkansız olduğunda, sezgisel yöntemler aracılığıyla makul bir zamanda iyi bir çözüm bulmak için geliştirilmiş iki metoddur. Bu iki yöntem, tanımlanan çizelgeleme problemine uyarlanmıştır. Bu yöntemler için iki ayrı bilgisayar programı yazılmış ve bu programlar aynı veriler kullanılarak çalıştırılmıştır. Kullanılan iki yöntem; bulunan en iyi çözümün kalitesi, araştırmanın izlediği seyir ve çözüm bulmanın maliyeti açısından incelenmiş ve değerlendirilmiştir. Elde edilen çözümlerin en iyi çözümün kalitesi açısından büyük farklılıklar göstermediği gözlemlenmiştir. ABSTRACT USING TWO ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES, GENETIC ALGORITHMS & TABU SEARCH, IN THE PREPARATION OF WEEKLY TIMETABLES IN ACADEMIC INSTITUTIONS Finding a solution to the academic course timetabling problem is a highly difficult optimization problem due to the wide variety of constraints to satisfy and the potentially huge size of the data to handle. Traditional methods are often insufficient to find a good solution to such problems. In this thesis, an academic course timetabling problem is first defined, and then a solution is sought by devising two alternative methods. The objective is to find a desirable timetable which satisfies almost all of the constraints with the minimum amount of conflicts. Genetic algorithms and tabu search are two solution methods which are widely used in similar contexts where the optimal solution is almost impossible to find, but heuristics are used in an attempt to find a good solution in a reasonable amount of time. These two methods have been applied to the timetabling problem defined. Two separate computer programs have been developed to employ each of the solution methods and these two programs have been run with the same input data. The two methods have then been compared with respect to the quality of the best solution reported by each program, the route in the solution space leading to the best solution reported, and the cost of finding each of the best solution. The best solutions have been observed not to be significantly different in quality.