AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe model is implemented within the data of previous semester of the related Department.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, we have presented a novel binary integer model for University Course Timetabling Problem (UCTP). Besides the model is structured as the general format, model's aim is to make a desirable timetable for a department of a domestic university which has been doing its own course timetabling, manually. Similarly to the literature, constraints are divided into two categories: hard and soft. Hard constraints include the constraints such as uniqueness, completeness, consecutiveness, laboratory, preassignment, type of variable and some of the daily-course load and session constraints. And the soft ones include the non-conflict constraints which prevent conflict of sequential student groups' course times, the daily-load constraint which provides that a student group should take at least two courses in a school day, and the session constraints which provide a day off between sessions of a two-sectioned course. The objective function of the model, which is aimed to be maximized, should provide the high quality of education enhanced by all of the assignments and the fulfilling demands and expectations of the related department/faculty member. The model is implemented within the data of previous semester of the related Department.
Özet
Çalışmamızda, Üniversite Ders Zaman Çizelgeleme (ÜDZP) problemi için ikili tamsayılı klasik bir model oluşturulmuştur. Oluşturulan model genel bir yapıda olmakla beraber, yurtiçi bir üniversitenin haftalık ders programı atamalarını el ile yapan bir bölümüne ait bir dönemlik ders zaman çizelgelemesine yöneliktir. Kısıtlar, literatüre benzer şekilde zorunlu ve esnek olmak üzere iki kategoriye ayrılmıştır. Zorunlu kısıtlar;; teklik, tamamlanma, ardışıklık, laboratuar, ön belirleme, değişken tipi kısıtları ve ayrıca günlük ders yükü ile oturum kısıtlarının bazılarıdır. Esnek kısıtlar ise;; öğrenci gruplarının bir üst ve bir alt sınıfa ait olası derslerin olabildiğince çakışmamasını sağlayan çakışmama kısıtları, öğrenci gruplarının günde en az iki ders almasını sağlayan günlük ders yükü kısıtı ve iki oturumlu derslerin, oturumları arasında en az bir gün boşluk bırakılmasını sağlayan oturum kısıtlarıdır. Modelin maksimizasyon yönünde çalışan amaç fonksiyonu, yapılacak atamaların, olabildiğince öğretim kalitesini arttıracak ve üniversitenin ilgili bölümünün/öğretim elemanlarının istekleri doğrultusunda hareket edecek nitelikte olmasını sağlamaktadır. Modelin işleyişi, ilgili bölümün bir önceki yarıyılına ait veriler kullanılarak gösterilmiştir.