Genetik algoritma kullanarak çok kriterli ders programının hazırlanması ve optimizasyonu

Abstract

ÖZET GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK ÇOK KRITERLI DERS PROGRAMININ HAZIRLANMASI VE OPTİMİZASYONU Eğitim-öğretim kurumlarında, kaynakların en iyi şekilde değerlendirilmesi ve verimliliğin sağlanması amacıyla ders programlan kullanılır. Ders programlan, pek çok sayıda ders, sınıf, öğretim elemanı, derslik ve bunlarla ilgili kısıtlamalan içeren bir zaman çizelgeleme problemidir. Problemin karmaşık olması ve araştırma uzayının genişliği, çözümün geleneksel optimizasyon yöntemleri ile bulunmasını zorlaştırır. Bu nedenle, problemin çözümü için daha önce yapılan çalışmalarda, Grafik Renklendirme (Graph Coloring-GP) gibi teknikler kullanılmıştır. Son yıllarda ise yapay zeka araştırmalannm artmasıyla. Tabu Arama (Tabu Search -TS), Tavlama Benzetimi (Simulated Annealing-SA) ve Genetik Algoritmalar (Genetic Algorithms-GA) gibi teknikler kullanılmaktadır. Birçok çalışmada GA kullanılarak iyi sonuçlar alındığı gözlenmiştir. Bu çalışmada, Mustafa Kemal Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü ders programım GA kullanarak hazırlayan ve optimize eden bir program geliştirilmiştir. Ders programının uygunluğu, öğretim elemanı ve eğitim-öğretim verimliliği kriterlerine göre belirlenmektedir. Pedagojik esaslara göre, öğrencilerin algısının haftanın günlerine ve gün içindeki saatlere göre değişimi göz önünde bulundurularak verimliliklerinin artması amaçlanmıştır. Hazırlanan program ile dizayn edilen ders programlan bu amaçlan sağlamaya yöneliktir. Algoritmada, soruna özgü çaprazlama ve mutasyon operatörleri geliştirilmiştir. Bunlar standart operatörlerden farklı olarak öğretim elemanı, gün, ders saati, sınıf gibi kısıtlamaları göz önünde tutarak çalışmaktadır. Uygulamada, her bir operatörün GA performansı üzerindeki etkisi incelenerek, elde edilen iyileşme grafiklerle gösterilmektedir. Deneyler sonucu programa özgü geliştirilen operatörlerin GA performansını arttırdığı gözlenmektedir. 2004, 95 sayfa Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, zaman çizelgeleme problemi, eğitimde zamanlama

n ABSTRACT PREPARING MULTI-CRITERIA PROGRAMS BY USING GENETIC ALGORITHMS AND THEIR OPTIMISATION It is very difficult to solve multi-parameter optimisation problems by using traditional optimisation techniques. Problems of timetables are one of these problems. Preparing a university curriculum, which aims to provide the best efficiency and evaluating the sources well, is a problem of timetable. If the problem is heuristic and the scope of the study is large, it will be difficult to find the solution by means of traditional optimisation methods. That is why, a confusion of account appears. For that reason, in order to solve the problem, several techniques such as Graph Colouring (GP), Tabu Search (TS), Simulated Annealing (S A) and Genetic Algorithms (GA) have been used. Through Genetic Algorithms a suitable solution has been reached shorter than the other techniques. In this study, a curriculum which prepares and optimises the curriculum of Mustafa Kemal University Engmeering-Architecture Faculty Electric-Electronic Engineering Department has been developed by using GA. The appropiacy of the course curriculum is determined according to criteria of the education and teaching frequency and the satisfaction of lecturers. In terms of the pedagogic foundations, it has been aimed to increase the students' efficiency by taking into consideration the changes in students' comprehension skills according to the days of the week and hours of the day. The course curricula which were produced by the prepared programs carry out these purposes. The criteria handled can be given any values of weight if necessary. The change of appropiacy has been shown in the practice according to the values of weight Besides, GA operators have been developed particularly for the problem. These are day, course hour, class, lecturer-based crossing and lecture-based and during-daytime operators. In the practice the effect of each operator on GA performance has been examined and their improvements have been shown by graphics. It was observed that the operators which were developed for the curriculum had increased their GA performance. 2004, 95 pages Key Words: Genetic algorithms, problem of making a timetable, timing in education