Yapay zeka tekniklerinden genetik algoritma ve tabu arama yöntemlerinin eğitim kurumlarının haftalık ders programlarının hazırlanmasında kullanımı
Using two artificial intelligence techniques, genetic algorithms & tabu search, in the preparation of weekly timetables in academic institutions
Yazar: AYLA GÜLCÜ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
ÖZETYAPAY ZEKA TEKNİKLERİNDEN GENETİK ALGORİTMA VETABU ARAMA YÖNTEMLERİNİN EĞİTİM KURUMLARININHAFTALIK DERS PROGRAMLARININ HAZIRLANMASINDAKULLANIMIEle alınacak kısıtların çok çeşitli olması ve işlenecek verinin potansiyel olarakbüyük boyutlarda olması, ders programı hazırlanması problemini çözülmesi zor biroptimizasyon problemi haline getirmektedir. Böyle bir probleme klasik yöntemlerikullanarak çözüm bulmak çoğu kez mümkün olmamaktadır. Bu tez çalışmasında böylebir optimizasyon problemi tanımlanmış ve uygun bir çözüm bulmaya çalışılmıştır.Tanımlanan kısıtlamaların büyük çoğunluğuna uyan, minimum sayıda çakışmayaratacak bir çizelge oluşturmak hedeflenmiştir.Genetik algoritmalar ve tabu arama; optimal çözümü bulmanın neredeyse imkansızolduğunda, sezgisel yöntemler aracılığıyla makul bir zamanda iyi bir çözüm bulmak içingeliştirilmiş iki metoddur. Bu iki yöntem, tanımlanan çizelgeleme problemineuyarlanmıştır. Bu yöntemler için iki ayrı bilgisayar programı yazılmış ve bu programlaraynı veriler kullanılarak çalıştırılmıştır. Kullanılan iki yöntem; bulunan en iyi çözümünkalitesi, araştırmanın izlediği seyir ve çözüm bulmanın maliyeti açısından incelenmiş vedeğerlendirilmiştir. Elde edilen çözümlerin en iyi çözümün kalitesi açısından büyükfarklılıklar göstermediği gözlemlenmiştir.Ocak, 2006 Ayla GÜLCÜ

Abstract:
ABSTRACTUSING TWO ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES,GENETIC ALGORITHMS & TABU SEARCH, IN THEPREPARATION OF WEEKLY TIMETABLES IN ACADEMICINSTITUTIONSFinding a solution to the academic course timetabling problem is a highly difficultoptimization problem due to the wide variety of constraints to satisfy and the potentiallyhuge size of the data to handle. Traditional methods are often insufficient to find a goodsolution to such problems. In this thesis, an academic course timetabling problem is firstdefined, and then a solution is sought by devising two alternative methods. The objectiveis to find a desirable timetable which satisfies almost all of the constraints with theminimum amount of conflicts.Genetic algorithms and tabu search are two solution methods which are widelyused in similar contexts where the optimal solution is almost impossible to find, butheuristics 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 separatecomputer programs have been developed to employ each of the solution methods andthese two programs have been run with the same input data. The two methods have thenbeen 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 offinding each of the best solution. The best solutions have been observed not to besignificantly different in quality.January, 2006 Ayla GÜLCÜ