Show simple item record

dc.contributor.advisorBay, Ömer Faruk
dc.contributor.authorYapici, Muhammed Mutlu
dc.date.accessioned2020-12-29T08:25:45Z
dc.date.available2020-12-29T08:25:45Z
dc.date.submitted2012
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/362892
dc.description.abstractBu çalışmada kaynak kısıtlı ders çizelgelemeye yönelik olarak genetik algoritma temelli bir çizelgeleme yazılımı geliştirmek amaçlanmaktadır. Üniversitelerde otomatik ders çizelgesi hazırlamak, bir öğrencinin, öğretim elemanın veya şubenin derslerinin çakışmaması, herhangi bir derslikte aynı saate birden fazla dersin konmaması gibi bir çok kısıt altında çözülmesi gereken zor bir optimizasyon problemidir. Çözümü zor olan bu tür problemlerde, kesin çözüm veren bir algoritmanın hazırlanması oldukça güçtür. Bunun için bu tip problemlerde yalın optimal çözümü veren sezgisel algoritmalara ihtiyaç bulunmaktadır. Genetik bilimi ve doğal seçme mantığına dayalı olan genetik algoritmalar, bu tipten algoritmalar olup, çözülmesi zor problemler için kullanılan ve iyi sonuçlar elde edilen bir algoritmadır.Bu çalışmada kısıtların kolayca girilebildiği, çözümlerin üretilebildiği, değiştirilebildiği ve bilgilerin saklanabildiği, otomatik ders programı hazırlayan bir yazılım genetik algoritma kullanılarak geliştirilmiştir. Yazılım MS Visual Studio 2010 programı kullanılarak C# programlama dilinde geliştirilmiştir. En uygun yaklaşımı en kısa sürede bulmak için, tam genetik algoritma ve yarı genetik algoritma birlikte test edilmiştir. Testler için gerçek ve rastgele oluşturulmuş veriler kullanılmıştır. Problemin çözümünde kullanılan tam genetik algoritma, rastgele oluşturulan başlangıç popülasyonundan itibaren kullanılmaya başladığında uygun çözümün bulunması oldukça zaman almaktadır. Kullanılan yarı genetik algoritma ile uygun çözüme çok daha hızlı bir şekilde ulaşılmıştır.
dc.description.abstractIn this study, it is aimed to develop scheduling software based on genetic algorithm for the resource constrained course scheduling. In the Universities, preparing the lesson program (schedule) is a difficult NP-hard optimization problem that must be solved under the a lot of constraints as without a student, lecturer, or class conflict. Preparation of an algorithm that gives the exact solution is quite difficult for this kind of NP-hard optimization problems. Therefore, we need to heuristic algorithms that gives the simple and optimal solution to solve this kind of NP-hard optimization problem. Genetic algorithms which are based on the logic of science and subjected to genetic selection, are these kind of algorithms which use to solve NP-hard optimization problem and give the good results.In this study, a software for preparing automatic course scheduling has been developed to obtain optimal results using genetic algorithm. The Software was developed via MS Visual Studio 2010 using the C # programming language. To find the most appropriate approach as soon as possible, full genetic algorithm and part-genetic algorithm has been tested together. Real and randomly generated data has been used for the tests. Observed that when full genetic algorithm has been used since the start population that was randomly generated, is taking quite some time to find the appropriate solution. With part genetic algorithm which is used, appropriate solution is obtained much more quickly.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectGenetiktr_TR
dc.subjectGeneticsen_US
dc.subjectTeknik Eğitimtr_TR
dc.subjectTechnical Educationen_US
dc.titleGenetik algoritma kullanılarak ders çizelgeleme yazılımının geliştirilmesi
dc.title.alternativeDevelopment of a timetabling software using genetic algorithm
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentElektronik-Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı
dc.subject.ytmGenetics
dc.subject.ytmGenetic algorithm technique
dc.subject.ytmCourse software
dc.subject.ytmScheduling
dc.subject.ytmGenetic programming
dc.subject.ytmScheduling model
dc.subject.ytmGenetic algorithms
dc.identifier.yokid447594
dc.publisher.instituteBilişim Enstitüsü
dc.publisher.universityGAZİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid332060
dc.description.pages106
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess