A mathematical modelling approach for exam timetabling

Abstract

Sınav çizelgeleme problemi akademik ortamlarda karşılaşılan en popüler problemlerden biridir. Bir çok hoca ve öğrenci kendi çizelgelerinden memnun olmamaktadır. Bu çizelgelemeler elle yapılabilmekte, dolayısyla öğrencinin aynı zamanda veya aynı günde iki veya daha fazla sınavı olması gibi çeşitli problemler ortaya çıkabilmektedir. Bununla birlikte sınıfların kapasitesi, gözetmen sayısı gibi kısıtlardan da bahsedilebilir. Bu çalışmada öğretim üyelerinin ve öğrencilerin istekleri göz önünde bulundurularak sınav çizelgeleme problemi çözülmeye çalışılmıştır. Bu probleme çözüm üretmek için yeni bir matematiksel model oluşturulmuştur. Bu matematiksel model büyük verilere sahip problemleri kısa zamanda çözemediği için matematiksel modellemeye dayalı iki yeni sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Bu iki yeni sezgisel yöntemin ana fikri sınıflandırma yapmaktır. Bu araştırmada eniyileme alanında ki en popüler yazılımlardan biri olan Xpress-MP adlı yazılım kullanılmış ve bununla birlikte geliştirilen ikinci sezgisel yöntem Fatih Üniversitesi verilerine uygulanmıştır.

Exam timetabling problems are very popular problems in academic enviroments. Many lecturers and students are not happy for their schuduled plans. These schedules are sometimes done with manual, so people face lots of problems such as; having more than one exam in the same time slot or in the same day. In addition to these, there are some restrictions such as, capacity of rooms or number of inviligators. In this research, exam timetabling problem is solved with considering desires of both lecturers and students. For exam timetabling problems, a new mathematical model is generated. However, this mathematical model can not solve large size problems in short time, so two heuristic methods based on the mathematical model is constructed. Main idea of these heuristics is clustering method. In this thesis, Xpress-MP software which is one of the most popular programmes in optimization area is used . Moreover, second heuristic method is applied for Fatih University dataset.