Genetik algoritma tabanlı konferans oturum çizelgeleme programının geliştirilmesi
Development of the genetic algorithm based conference session schedule program
Yazar: ERCAN ATAGÜN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR BİROĞUL
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Epigenetik = Epigenetic ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Akademik konferanslar bilimsel gelişmelerin sunulduğu, tartışıldığı bir bilimsel faaliyettir. Akademik konferanslar birden çok bilim alanı çalışmasına imkan sağladığından dolayı multidisipliner niteliktedir. Multidisipliner konferanslar, doğa bilimi, sosyal bilimler, sağlık ve sanat bilimleri gibi farklı disiplinlerde çalışmaların sunumuna izin vermektedir. Multidisipliner konferansları organize etmek için günler, salonlar ve oturumlar belirlemek ve tüm oturumları ilgili ana disiplin alanına göre sunumları belirlemek gerekmektedir. Bir oturumdaki tüm bildirilerin aynı alandaki çalışmalardan oluşması günümüz konferans dinleyicisinin en önemli beklentilerinden birisidir. Dinleyici bu gereksinimi sayesinde ilgi alanı olan bildiriyi dinlemek için katılıdığı bir salonda ilgisinin olmadığı çalışmaları dinlemek durumunda kalmayacaktır.  Konferans sırasında aynı oturumda farklı disiplinlerden sunumların olması konferans katılımcıları için büyük bir sorundur. Bu tez ile multidisipliner konferansların çizelgeleme probleminin Genetik Algoritma ve Epigenetik Algoritma yaklaşımı ile çözümü gerçekleştirilmiştir. Genetik Algoritmanın ve Epigenetik Algoritmanın temel kavramları verilmiş ve konferans çizelgeleme şemaları ve çizelgelemede dikkate alınacak unsurlar belirtilmiştir. Bu tez için iki farklı multidisipliner konferans veri seti kullanılmıştır. Genetik Algoritma ve Epigenetik Algoritma ile C# dilinde farklı günler, farklı oturumlar ve farklı odaların bazı kısıtlamaları altında bir uygulama geliştirilmiştir. Çalışma sonucunda Genetik Algoritma ve Epigenetik Algoritma ile elde edilen çizelgelemelerin sonuçları ve grafikleri verilmiştir. Epigenetik Algoritmanın Genetik Algoritmaya kıyasla daha başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Abstract:
Academic conferences are a scientific activity where scientific developments are presented and discussed. Academic conferences are multidisciplinary because they allow for more than one science field study. Multidisciplinary conferences allow the presentation of studies in different disciplines such as natural science, social sciences, health, and art sciences. To organize multidisciplinary conferences, it is necessary to set days, halls and sessions, and presentations of all sessions according to the relevant main discipline. One of the most important expectations of the conference listener is that all the papers in a session are composed of studies in the same area. Thanks to this requirement, the participants will not have to listen to studies that are not of their interest in a strict hall but only to papers of their interest. Having presentations from different disciplines in the same session during the conference is a big problem for conference participants. With this thesis, the solution to the scheduling problem of multidisciplinary conferences has been realized with the Genetic Algorithm and Epigenetic Algorithm approach. The basic concepts of the Genetic Algorithm and Epigenetic Algorithm are given and conference scheduling schemes and the elements to be considered in scheduling are specified. Two different multidisciplinary conference data sets were used for this thesis. With the Genetic Algorithm and Epigenetic Algorithm, an application has been developed in C# language under different days, sessions, and some restrictions on different rooms. As a result of the study, the charts obtained with the Genetic Algorithm and Epigenetic Algorithm are given. The Epigenetic Algorithm has been observed to give more successful results compared to the Genetic Algorithm.