Bu çalışmada ilk evrede; üniversitelerde karşılaşılan çok amaçlı eğitimsel zaman çizelgeleme problemlerinin önemli ve olabildiğince çok bileşeni içeren üç türü için kaliteli çözümler veren yöntemlerin geliştirilmesi amacıyla, üç yeni çok amaçlı karma tamsayılı matematiksel model ve iki yeni genetik algoritma sunulmuştur. Faaliyetlerin (ders) kaynaklara (derslik-zaman) atandığı ders-derslik-zaman çizelgeleme problemi (birinci problem) için geliştirilen karma tam sayılı matematiksel model ile literatürde yer alan test problemleri çözdürülmüş ve bir kısmı için en iyi çözüm elde edilmiştir. Büyük boyutlu problemlerin çözümüne hızlı bir şekilde ulaşma ihtiyacı ile bu problem için rassal anahtar temelli bir genetik algoritma da (RKGA) geliştirilmiştir. Ayrıca, problemin çok amaçlı yapısı nedeniyle RKGA‘nın uyum değerinin hesaplanması aşamasında çok amaçlı bir GA olan NSGA-II algoritması RKGA‘ya entegre edilmiştir. Çalışmada faaliyetlerin kaynaklara atandığı bir diğer problem olan sınav-derslik-zaman çizelgeleme problemi (ikinci problem) için geliştirilen karma tamsayılı matematiksel model gerçek bir problem için en iyi çözümü vermiştir. Bu problemlerin yanı sıra, literatürde diğer eğitimsel zaman çizelgeleme problemlerine nazaran çok az sayıda yer almış olan, bireylerin faaliyetlere atandığı gözetmen-sınav atama probleminin (üçüncü problem) çözümü için çok amaçlı bir karma tamsayılı matematiksel model geliştirilmiştir. Ayrıca, problemin daha sistematik ve gerçekçi bir şekilde ele alınabilmesi için problem parametreleri ve amaçların ağırlıklarını belirlemeye yönelik iki farklı çok ölçütlü model kurulmuştur. Çalışmanın son evresinde, ele alınan tüm problemlerin çözümü için web tabanlı bir karar destek sistemi (KDS) tasarlanmıştır. Hem kullanıcıların tercihlerinin toplandığı hem de ilgili problemler için veritabanına veri girişlerinin yapıldığı arayüzler ile yine ilgili problemin çözümü için gerekli model ve algoritmaların bulunduğu model tabanı KDS‘de yer almaktadır.
In the fist phase of this study, three new multiobjective mixed-integer mathematical models and two new genetic algorithms are proposed for the purpose of obtaining high-quality solutions to three types of multiobjective educational timetabling problems faced in the universities that containing important and as many as possible components. A mathematical model (first problem) is developed for course-room-timeslot scheduling problem that assigns events (course) to resources (room-timeslot). Optimum results are gained for some types of test problems. Also a random key based genetic algorithm is developed for the purpose of reaching big dimensional problems‘ solutions in a rapid way. Besides, a multi objective genetic algorithm NSGA-II is entegrated to RKGA becauseof the problem‘ multiobjective structure. An another event-resource assignment problem handeled in the study is exam-room-timeslot scheduling problem (second problem). A mixed integer mathematical model developed and the optimum soluiton isobtained for a real life problem. Invigilator assignment problem (third problem) that assigns individuals to events, relatively has not been well described and intensively worked yet as much as the other educational timetabling problems. A multi objective mixed integer modelis developed for the solution of this problem. Also,to handle the problem in a more systematic and realistic way, two different multi criteria models are developed to determine the parameters and the objective weights of the problem. A web based decision support system (DSS) is designed to solve all above problems. The user interfaces where the user preference and restrictions are collected and where the related data enteries are done, and the model base where the related models and algorithms for solving the problems are located in the DSS.
