Yüksek hızlı trenler için yapay zekâ tabanlı dinamik koltuk tahsisi ve optimizasyon sistemi (railin)
Artificial intelligence-based dynamic seat allocation and optimization system for high-speed train (railin)
- Tez No: 1023436
- Danışmanlar: PROF. DR. MELTEM ERYILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Dinamik koltuk tahsisi, yüksek hızlı tren, yapay zekâ, kapasite yönetimi, karar destek sistemi, Dynamic seat allocation, high-speed railway, artificial intelligence, capacity management, decision support system
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ostim Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
YÜKSEK HIZLI TRENLER İÇİN YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DİNAMİK KOLTUK TAHSİSİ VE OPTİMİZASYON SİSTEMİ Bu çalışmada, yüksek hızlı tren sistemlerinde kapasite kullanımını artırmak amacıyla yapay zekâ destekli dinamik koltuk tahsis yaklaşımı önerilmiştir. Geleneksel tren rezervasyon sistemlerinde yolcular genellikle yolculuk boyunca aynı koltuğu kullanmaktadır. Ancak çok duraklı tren hatlarında bazı koltukların belirli segmentlerde boş kalması mevcut kapasitenin verimsiz kullanılmasına neden olabilmektedir. Bu problem doğrultusunda çalışmada segment bazlı dinamik koltuk tahsis modeli geliştirilmiştir. Önerilen sistemde doğrudan uygun koltuk bulunamadığı durumlarda farklı segmentlerdeki boş koltuklar değerlendirilerek alternatif seyahat planları oluşturulmaktadır. Çalışma kapsamında Python tabanlı bir backend simülasyon sistemi ve Flutter tabanlı bir mobil uygulama prototipi geliştirilmiştir. Ayrıca kontrollü sentetik veri seti oluşturularak klasik sistem ile önerilen dinamik sistem karşılaştırılmıştır. Önerilen karar mekanizması, segment bazlı uygunluk araması, kural tabanlı sezgisel değerlendirme ve çok kriterli puanlama yaklaşımına dayanmaktadır. Elde edilen sonuçlar, önerilen modelin kabul edilen yolcu sayısını artırdığını, reddedilen talepleri azalttığını ve kapasite kullanım performansını iyileştirdiğini göstermiştir. Geliştirilen mobil uygulama prototipi sayesinde sistemin uygulanabilirliği de gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
ARTIFICIAL INTELLIGENCE POWERED DYNAMIC SEAT ALLOCATION AND OPTIMIZATION SYSTEM FOR HIGH-SPEED TRAINS In this study, an artificial intelligence-powered dynamic seat allocation approach is proposed in order to improve capacity utilization in high-speed railway systems. In traditional railway reservation systems, passengers generally use the same seat during the whole journey. However, in multi-stop railway routes, some seat segments may remain empty during different parts of the trip, leading to inefficient capacity usage. To address this problem, a segment-based dynamic seat allocation model was developed. In the proposed system, alternative travel plans are generated by evaluating empty seat segments when a direct seat cannot be found. Within the scope of the study, a Python-based backend simulation system and a Flutter-based mobile application prototype were developed. In addition, a controlled synthetic dataset was created and the proposed dynamic system was compared with the classical seat allocation system. The proposed decision mechanism is based on segment-level availability search, rule-based heuristic evaluation and multi-criteria scoring. The obtained results showed that the proposed model increased the number of accepted passengers, reduced rejected requests, and improved capacity utilization performance. The developed mobile application prototype also demonstrated the applicability of the proposed system.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Technology-led evolution of interior space: Interiors becoming products
Teknoloji ile değişen mekanlar: İç mekanların ürünleşmesi
SENA SEMİZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM KAYA
- Gravitation: A text analytics approach to map out the research field
Gravitasyon: Metin analizi yaklaşımı ile bir inceleme
GÜLİZ BERFİN KOLDAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAYRAM TEKİN
- Bir ilaç fabrikasında personel gereksinmesinin belirmesi seçilmesi ve elde tutulmasına yönelik bir uygulama çalışması
Başlık çevirisi yok
EMİNE BOZBAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRAY KAYNAK
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE