There is no single solution to the course scheduling problem, which is solved using various methods. In this study, a solution to the course scheduling problem was sought with a Genetic Algorithm. A mathematical model of the problem for Osmaniye Korkut Ata University, Department of Business Administration and was solved with the Genetic Algorithm. The purpose of this study is creating a course schedule by taking into account situations such as reducing contact and reducing indoor circulation to prevent contamination between students and faculty members as a result of any epidemic. For this problem, when single-point crossover was used, the optimal result was found in 23 seconds with a crossover rate of 0.8 and a mutation rate of 0.05 when the population size was 50. When sequential crossover was used for the same problem, the optimal result was found in 60 seconds with a crossover rate of 0.8 and a mutation rate of 0.05 when the population size was 50. The problem was also solved for a population of 100 units with two different crossover methods and the results were discussed. In addition, the results were evaluated according to the change in online course percentages in the scenario analysis.
Birçok yöntemden yararlanılarak çözülen ders programı çizelgeleme probleminin tek bir çözüm yöntemi yoktur. Bu çalışmada, ders programı çizelgeleme problemine Genetik Algoritma ile bir çözüm aranmıştır. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi, İşletme Bölümü için matematiksel model oluşturulmuş ve Genetik Algoritma ile çözülmüştür. Bu çalışmanın amacı, herhangi bir salgın sonucunda öğrenciler ve öğretim üyeleri arasında gerçekleşebilecek bulaşın önüne geçilmesini sağlamak adına temasın azaltılması, bina içi dolaşımın azaltılması gibi durumları göz önünde bulundurarak ders programı çizelgesini oluşturmaktır. Bu örnek problem için tek noktalı çaprazlama kullanıldığında, popülasyon büyüklüğü 50 iken 0.8 çaprazlama oranı ve 0.05 mutasyon oranı ile optimal sonuç 23 saniyede bulunmuştur. Aynı problem için sıralı çaprazlama kullanıldığında ise, yine popülasyon büyüklüğü 50 iken 0.8 çaprazlama oranı ve 0.05 mutasyon oranı ile optimal sonuç 60 saniyede bulunmuştur. Problem, iki farklı çaprazlama yöntemi ile 100 birimlik popülasyon için de çözülmüş ve sonuçlar tartışılmıştır. Ayrıca senaryo analizinde çevrimiçi ders yüzdelerindeki değişime göre sonuçlar değerlendirilmiştir.
sezgisel algoritmalar genetik algoritma ders programı çizelgeleme problemi pandemi
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Ekonometrik ve İstatistiksel Yöntemler |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 27 Aralık 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Aralık 2024 |
Gönderilme Tarihi | 18 Mayıs 2024 |
Kabul Tarihi | 25 Eylül 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Sayı: 69 |
ERÜ İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 2021 | iibfdergi@erciyes.edu.tr
Bu eser Creative Commons Atıf-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.