It is the efficient use of resources expected from an exam scheduling application. There are various criteria for efficient use of resources and for all tests to be carried out at minimum cost in the shortest possible time. It is aimed that educational institutions with such criteria successfully carry out central examination organizations. In the study, a two-stage genetic algorithm was developed. In the first stage, the assignment of courses to sessions was carried out. In the second stage, the students who participated in the test session were assigned to examination rooms. Purposes of the study are increasing the number of joint students participating in sessions, using the minimum number of buildings in the same session, and reducing the number of supervisors using the minimum number of classrooms possible. In this study, a general purpose exam scheduling solution for educational institutions was presented. The developed system can be used in different central examinations to create originality. Given the results of the sample application, it is seen that the proposed genetic algorithm gives successful results. MERKEZİ SINAVLARDA YAŞANAN SINAV ÇİZELGELEME PROBLEMLERİNİN GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇÖZÜLMESİÖz Bir sınav çizelgeleme uygulamasından beklenen kaynakların verimli kullanımıdır. Kaynakları verimli kullanabilmek ve en kısa zamanda en az maliyetle bütün sınavların gerçekleştirilmesi için çeşitli kıstaslar vardır. Yapılan çalışma ile bu tür kıstaslara sahip eğitim kurumlarının, merkezi sınav organizasyonlarını başarıyla gerçekleştirmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, iki aşamalı genetik algoritma geliştirilmiştir. Birinci aşamada derslerin oturumlara atanması işlemi, ikinci aşamada ise ilgili oturumda sınava katılacak öğrencilerin sınav salonlarına atanması işlemi gerçekleştirilmiştir. Oturumlara katılan ortak öğrenci sayısının arttırılması, aynı oturumda asgari bina kullanımı, mümkün olan en az sayıda sınıf-sıra kullanılarak gözetmen sayısının azaltılması yapılan çalışmanın amaçlarını oluşturmaktadır. Yapılan bu çalışmada eğitim kurumlarına yönelik genel amaçlı sınav çizelgeleme çözümü sunulmuştur. Geliştirilen sistem farklı merkezi sınavlar içinde kullanılabilmesiyle özgünlük oluşturmaktadır. Örnek uygulama sonuçlarına bakıldığında önerilen genetik algoritmanın başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir.
Günümüzde kamu veya özel kurumların birçoğu, bünyelerinde çalışan personeller için profesyonel yemek hizmeti vermektedir. Söz konusu hizmetin planlanması konusunda, kurumlarda çalışan personel sayısının genel olarak fazla olması ve personellerin şahsi veya kuruma ait sebeplerle kurum dışında olmalarından dolayı birtakım aksamalar yaşanmaktadır. Bu yüzden, günlük yemek talebinin belirlenmesi zorlaşmakta ve bu durum kurumlar için maliyet, zaman ve emek kaybına sebep olmaktadır. Bu kayıpları ortadan kaldırmak veya en azından minimuma indirmek amacıyla istatistiksel veya sezgisel yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, işletmeler için yapay sinir ağları kullanılarak günlük yemek talebini tahmin eden yapay zekâ tabanlı bir model önerilmiştir. Veriler, günlük yemek çıkaran ve farklı kademlerde görev alan 110 kişilik bir personel kapasitesine sahip özel bir işletmenin yemekhane veritabanından elde edilmiş olup son 2 yıllık (2016-2018) veriyi kapsamaktadır. Model, MATLAB paket programı kullanılarak oluşturulmuştur. Modelin performansı, Regresyon değerleri, Ortalama Mutlak Hata Yüzdesi (OMHY-MAPE) ve Ortalama Karesel Hata (OKH-MSE) dikkate alınarak belirlenmiştir. Ağın eğitiminde, ileri beslemeli geri yayılımlı ağ mimarisi kullanılmıştır. Denemeler sonucunda elde edilen en iyi model, sırasıyla eğitim R oranı: 0,9948, test R oranı: 0,9830 ve hata oranı ise 0,003783 olup çok katmanlı (8-10-10-1) bir yapıya sahiptir. Deney sonuçları, modelin hata oranının düşük, performansının yüksek olduğunu ve talep tahmini için yapay sinir ağları kullanımının olumlu etkisini ortaya koymuştur.
Today, software industry has a rapid growth. In order to resist the competition increased by this growth, software projects ne0ed to be developed with higher quality and especially user friendly. Therefore, the importance of human--computer interaction emerges clearly. In design and development phases of software projects, the properties of human -which is an important agent for interaction--such as behavioral, cognitive, perceptive, efficiency and physical factors have to be considered. This study aims to express the importance of developing softwares by taking into consideration the human--computer interaction applications. In this context, firstly a wide literature review is made to examine software development process and human--computer interaction in detail, the results obtained by using design methods in this process are explicated and the importance of said interaction is openly expressed with the exemplary applications in the literature. According to the results of the research, especially in software life cycle, it is observed that rules of interaction must be implemented before software development, however, these methods are usually included in software life cycle in the latter stages of software development process. This situation causes the developed softwares to be user unfriendly and of low quality. Furthermore, it is observed that when the design methods used in the scope of human--computer interaction are integrated into software development process during the life cycle, the developed projects are more successful, have better quality and are more user friendly.
Projects consist of interconnected dimensions such as objective, time, resource and environment. Use of these dimensions in a controlled way and their effective scheduling brings the project success. Project scheduling process includes defining project activities, and estimation of time and resources to be used for the activities. At this point, the project resource-scheduling problems have begun to attract more attention after Program Evaluation and Review Technique (PERT) and Critical Path Method (CPM) are developed one after the other. However, complexity and difficulty of CPM and PERT processes led to the use of these techniques through artificial intelligence methods such as Genetic Algorithm (GA). In this study, an algorithm was proposed and developed, which determines critical path, critical activities and project completion duration by using GA, instead of CPM and PERT techniques used for network analysis within the scope of project management. The purpose of using GA was that these algorithms are an effective method for solution of complex optimization problems. Therefore, correct decisions can be made for implemented project activities by using obtained results. Thus, optimum results were obtained in a shorter time than the CPM and PERT techniques by using the model based on the dynamic algorithm. It is expected that this study will contribute to the performance field (time, speed, low error etc.) of other studies. Özet: Projeler; amaç, zaman, kaynak ve çevre olmak üzere birbirleriyle ilişkili birtakım boyutlardan oluşmaktadır. Bu boyutların kontrollü kullanılması ve etkin planlanması proje başarısını getirmektedir. Proje planlama süreci, proje faaliyetlerinin tanımlanması ve projedeki faaliyetler için zaman ve kaynak tahmini yapılması süreçlerini kapsar. Bu noktada, proje kaynak planlama problemleri, Program Değerlendirme ve Gözden Geçirme Tekniği (PERT) ve Kritik Yol Metodu (CPM) birbiri ardına geliştirildikten sonra daha fazla dikkat çekmiştir. Bununla birlikte, CPM ve PERT işlemlerinin karmaşıklığı ve zorluğu, bu teknikleri Genetik Algoritma (GA) gibi yapay zeka yöntemleri ile kullanmaya itmiştir. Bu çalışmada, proje yönetimi kapsamında şebeke analizi için kullanılan CPM ve PERT tekniklerinin yerine, GA kullanılarak kritik yol, kritik faaliyet ve proje tamamlanma süresini belirleyen bir algoritma önerilmiş ve geliştirilmiştir. GA kullanılmasının amacı, bu algoritmaların karmaşık optimizasyon problemlerin çözümünde etkili bir yöntem olmasıdır. Böylece, elde edilen sonuçlar kullanılarak gerçekleştirilecek proje faaliyetleriyle ilgili doğru kararlar alınabilmektedir. Nitekim, geliştirilen dinamik algoritma ile CPM ve PERT tekniklerinden daha kısa sürede optimum sonuçlara ulaşılmıştır. Çalışmanın diğer çalışmaların performans alanına (zaman, hız, düşük hata vb.) katkı sağlaması beklenmektedir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.