Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu inceleme sonucunda EGA'nın klasik GA'ya göre daha az iterasyonda daha iyi sonuçlar elde ettiği görülmüştür.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bilimsel çalışmaların sunumlarının yapıldığı etkinliklerin en önemlileri akademik konferanslardır. Multidisipliner konferanslar düzenlemek için günler, salonlar ve oturumlar önceden belirlenir ve bu sürece konferans çizelgeleme denir. Multidisipliner konferanslarda, sunumların planlanmasında aynı alanlara ait çalışmaların aynı oturumlarda bir arada bulunması konferans dinleyicisi ve konferans konuşmacısı için çok önemlidir. Bu bağlamda multidisipliner konferans planlama problemi çok kısıtlı bir optimizasyon problemi olarak görülmektedir. Çok kısıtlı optimizasyon problemleri, geleneksel optimizasyon yöntemleriyle değil, sezgisel optimizasyon teknikleriyle çözülür. Bu çalışmada, multidisipliner konferans verisi kullanılarak konferans planlaması sorunu ele alınmaktadır. Konferans çizelgeleme probleminin çözümü Genetik Algoritma (GA) ve Epigenetik Algoritma (EGA) ile C# programlama dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada GA ve EGA ile elde edilen deneysel sonuçlar incelenmiştir. Bu inceleme sonucunda EGA'nın klasik GA'ya göre daha az iterasyonda daha iyi sonuçlar elde ettiği görülmüştür.
Abstract
The most important of the activities where the presentations of scientific studies take place are academic conferences. The days, halls, and sessions are determined in advance to organize multidisciplinary conferences and this process is called conference scheduling. In multidisciplinary conferences, in the scheduling of presentations, the coexistence of studies belonging to the same fields in the same sessions is very important for the conference listener and the conference speaker. In this context, the multidisciplinary conference scheduling problem is considered a multi-constraint optimization problem. Multi-constraint optimization problems are solved with heuristic optimization techniques, not traditional optimization methods. In this study, the problem of conference scheduling is addressed using multidisciplinary conference data. The solution to the conference scheduling problem was realized with Genetic Algorithm (GA) and Epigenetic Algorithm (EGA) using C# programming language. In the study, experimental results obtained with GA and EGA were examined. As a result of this examination, it was seen that EGA achieved better results in fewer iterations compared to classical GA.