Yazar
Sanchez-Anguix, V., Chalumuri, R., Aydoğan, Reyhan, Julian, V.
Basım Tarihi
2019-03
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
Genetik algoritmalar, Öğrenci-proje tahsisi, Eşleştirme, Pareto optimal, Yapay zeka
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1568-4946
Kayıt Numarası
3f6ed081-8ba5-4032-afb1-1a8808796ad1
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2019-03
Notlar
Coventry Üniversitesi Mühendislik ve Bilgisayar Fakültesi, Birleşik Krallık; Avrupa Komisyonu Ortak Araştırma Merkezi
Örnek Metin
Öğrencilerin kişisel bir proje veya tez geliştirmesi için danışmanlara atanması sorunu, öğrencilerin çalışmaları hakkında bir uzmandan geri bildirim almasına ve kişisel, akademik ve mesleki yeteneklerini geliştirmelerine olanak sağlaması nedeniyle yükseköğretim ortamında çok önemli bir faaliyettir. Bu makalede, öğrencilerin danışmanlara atanması için çok amaçlı ve Pareto optimaline yakın bir genetik algoritma öneriyoruz. Dağıtımda öğrenci ve danışmanların araştırma/proje konularına ilişkin tercihleri, danışmanların alt ve üst denetim kontenjanları ve danışmanlar arasındaki iş yükü dengesi dikkate alınır. Öğrenci danışman atama problemi için yeni mutasyon ve çaprazlama operatörlerini tanıtıyoruz. Yapılan deneyler, genetik algoritmanın bileşenlerinin probleme klasik bileşenlere göre daha uygun olduğunu ve genetik algoritmanın makul bir sürede Pareto optimale yakın tahsisler üretebildiğini göstermektedir.
DOI
10.1016/j.asoc.2018.11.049
Cilt
76
