Çok Oturumlu Sınavlarda Kitapçık Optimizasyonu

Öz

Bu çalışmada, her sınav döneminde dört oturumda yapılan Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi sınavlarında basılacak kitapçık türü sayısını enküçüklemek için derslerin sınav oturum ve kitapçıklarına yerleştirilme sırasının oluşturulduğu bir 0-1 tamsayılı matematiksel model önerilmiştir. Açıköğretim Fakültesinin büyük bir öğrenci nüfusunun olması nedeniyle, çalışma sonunda elde edilecek küçük bir iyileşmenin dahi ekonomik olarak katkıda bulunacağı öngörülmektedir. Problemin karmaşıklığı nedeniyle, önerilen matematiksel model gerçek boyutlu problem için en iyi çözümü sağlayamadığından çözüm için bir sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Algoritmanın sonuçları mevcut sistemin sonuçlarıyla karşılaştırılmış ve elde edilen iyileştirmeler ile uygulanabilirlikleri tartışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Çok oturumlu sınav
• Kitapçık-oturum atama
• Optimizasyon

Booklet Optimization in Multiple Session Exams

Öz

In this study, in order to minimize the number of booklet types to be printed in Anadolu University Open Education Faculty exams held in four sessions during each exam period, a 0-1 integer mathematical model is proposed in which the order of placement of the courses in the exam sessions and booklets is established. Since the Faculty of Open Education has a large student population, it is predicted that even a small improvement at the end of the study will contribute economically. Because of the complexity of the problem, the proposed mathematical model could not provide the best solution for the real-sized problem, so an heuristic algorithm was developed for the solution. The results of the algorithm are compared with the results of the current system and the improvements obtained and their applicability are discussed.

Anahtar Kelimeler

• Multiple session exam
• Booklet-session assignment
• Optimization

Kaynakça

1. Bellio, R., Ceschia, S., Di Gaspero, L. Schaerf, A., Urli, T. Feature-based tuning of simulated annealing appliedto the curriculum-based course timetabling problem, Computers & Operations Research 2016; 65: 83-92.
2. Goh S.L., Kendall, G., Ssbar, N.R. Simulated annealing with improved reheating and learning for the post enrolment course timetabling problem, Journal of the Operational Research Society 2018; 70(6): 873-888.
3. Gunawan, A., Ng, K.M., Poh, K.L. Solving the teacher assignment-course scheduling problem by a hybrid algorithm, International Journal of Mechanical, Aerospace, Industrial, Mechatronic and Manufacturing Engineering 2007; 1(2): 136-141.
4. Imran Hossain, Sk., Akhand, M.A.H., Shuvo, M.I.R., Siddique, N.H., Adeli, H. Optimization of university course scheduling problem using particle swarm optimization with selective search. Expert Systems with Applications 2019; 127: 9-24. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.02.026
5. Kamışlı Öztürk, Z, Sağır, M. A new mathematical model and random key based metaheuristic solution approach for course-room-time assignment problem. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 2019; 27(2): 67-76. doi: 10.31796/ogummf.549986
6. Matias, J.B., Fajardo, A., Medina, R. A hybrid genetic algorithm for course scheduling and teaching workload management, Proceedings of the IEEE 10th International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control 2018, Environment and Management (HNICEM). https://ieeexplore.ieee.org/document/8666332
7. Susan, S., Bhutani, A. Data mining with association rules for scheduling open elective courses using optimization algorithms, In: Abraham A., Cherukuri A., Melin P., Gandhi N. (eds) Intelligent Systems Design and Applications, ISDA 2018, Advances in Intelligent Systems and Computing 2018; 941. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-16660-1_75
8. Yazdani, M., Naderi, B., Zeinali, E. Algorithms for university course scheduling problems. Tehnicki Vjesnik-Technical Gazette 2017; 24: 241–247. Retrieved from https://www.semanticscholar.org/paper/ALGORITHMS-FOR-UNIVERSITY-COURSE-SCHEDULING-Yazdani-Naderi/8cc10d0845db327726f5bd8abe1d29dce745c3c7