Ders çizelgeleme probleminin paralel karınca kolonisi algoritması ile çözümü: Mersin Üniversitesi örneği
Solvi̇ng course timetabling problem wi̇th parallel ant colony algorithm: An example of Mersi̇n University
Yazar: SEMİR ASLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ACI
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Dağıtık bilgisayar sistemi = Distributed computer system ; Ders yazılımı = Course software ; Eğitim yazılımı = Educational software ; Uygulama yazılımı = Application software

Özet:
Ders çizelgeleme problemi, bir dizi dersin uygun dersliklere uygun koşullarda atanma problemidir. Eğitim kurumlarında sıkça karşılaşılan bu problem, içerisinde idari personelin eğiticilerin ve öğrencilerin istek ve ihtiyaçlarını barındırır. Bu problemin çözümü bu işle uğraşan personel için oldukça zor ve zaman alıcı bir faaliyettir. Son zamanlarda teknolojik gelişmelere rağmen birçok eğitim kurumunda ders çizelgeleri halen elle oluşturulmakta ve istenilen verimlilik sağlanamamaktadır. Bu tez çalışmasında, Mersin Üniversitesi Mühendislik Fakültesi ders çizelgeleme problemi Paralel Karınca Kolonisi Algoritması ve Karınca Kolonisi Algoritması ile çözülmüş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ders çizelgesi oluşturulurken, kullanılan veri kümesi 2016-2017 bahar dönemine ait olup gerçek veriler anonim olarak kullanılmıştır. Ders çizelgesi oluşturulurken 9 bölüm, 27 ortak derslik, 105 öğretim üyesi, 189 zorunlu ders, 50 seçmeli ders, derse gelmekle yükümlü 14.374 öğrenci, derse gelmekle yükümlü olmayan 8.286 öğrenci göz önüne alınmıştır. Derslerin yerleşiminde, maksimum ders-minimum derslik kullanımı hedeflenerek Paralel Karınca Kolonisi Algoritması ve Karınca Kolonisi Algoritmasına problemin adaptasyonu sağlanmıştır.  Öğretim üyelerinin uygunluk saatleri, aynı döneme ait derslerin yerleşimi, reel mevcudunun dersliğe uygunluğu katı kısıt olarak kabul edilmiş ve diğer kısıtlar yumuşak kısıtlara eklenmiştir. Kullanılan iki algoritmadan Paralel Karınca Kolonisi Algoritması, Karınca Kolonisi Algoritmasına göre problemi neredeyse aynı uygunlukla daha hızlı bir şekilde çözmüştür. Paralel Karınca Kolonisi Algoritması kullanılarak oluşturulan ders çizelgesinde Mersin Üniversitesi Mühendislik Fakültesi'nin tüm dersleri uygun dersliklere %99,5 oranda yerleştirilmiş olup ortak dersliklerde bulunan 27 derslik içerisinden 20 dersliğin eğitim- öğretim faaliyetleri için yeterli olduğu saptanmıştır.

Abstract:
Course timetabling problem in academic institutions is the problem of assigning courses to appropriate classrooms on appropriate terms. This problem which is frequently encountered in educational institutions considers the wishes and needs of administrative staff, professors and students at the same time. Despite of recently technological developments, the course timetables are still being created manually in many educational institutions and expected efficiency is not achieved. In this thesis study , the course timetabling problem of Mersin University Engineering Faculty has been solved and results compared with the Parallel Ant Colony Algorithm and the Ant Colony Algorithm. The required data clusters used from spring 2016-2017 but the actual data cluster has been used anonymously. While the course timetabling was being developed, 9 departments, 27 common classrooms, 105 faculty members, 189 compulsory courses, 50 elective courses , 14,374 students who are obliged to attend classes and 8.286 students who are not obliged to attend classes were taken into consideration. In the placement of the courses, adaptation of the problem to the Parallel Ant Colony Algorithm and the Ant Colony Algorithm has been provided by aiming to use maximum course-minimum classrooms. The eligibility hours of the lecturers, the placement of the lessons of the same period, the conformity of the real presence to the classroom were accepted as strict constraints and the other constraints were added to the soft constraints. From the two algorithms used, the Parallel Ant Colony Algorithm solves the problem more rapidly than the Ant Colony Algorithm, with almost the same suitability. In the course timetable created using the Parallel Ant Colony Algorithm, all the courses of Mersin University Engineering Faculty were placed in the appropriate classrooms at 99,5% and it was determined that 20 of the 27 classrooms in the common classrooms were adequate for educational activities.