A* based route planning using real-time road traffic density data: a multi-agent simulation
Gerçek zamanlı trafik yol durumu bilgisi ile a* tabanlı rota planlaması: Çok erkinli bir benzetim
- Tez No: 275578
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FATMA CEMİLE SERÇE, YRD. DOÇ. DR. HÜREVREN KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Gerçek zamanlı benzetim, Rota belirleme, Trafik planlama, Çok ajanlı sistemler, Real time simulation, Routing assignment, Traffic planning, Multiagent systems
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Araç trafiğinin önemli özelliklerinden birisi karmaşıklığıdır. Trafikteki araçlar tahmin edilemeyecek şekilde hareket ettikleri için, trafik ortamında düzenli bir araç akışı yoktur. Bu gibi karmaşık bir ortamda, iki nokta arasındaki en hızlı rotanın bulunması zor bir problemdir. Piyasada iki nokta arasındaki en kısa rotayı ve hız limitleri, geçmiş yol istatistikleri, fm bandı üzerinden yayın ve benzeri kaynaklardan alınan bilgiye dayanarak en hızlı rotayı hesaplayan navigasyon cihazları bulunmaktadır. Fakat hızlı rota hesabında kullanılan bu veriler yolların gerçek zamanlı hız durumlarını içermemektedir. Bu bilgiler kullanılarak yapılan hesaplamalarda, o anda kullanılabilecek en hızlı rota bulunamamaktadır. Bu çalışmada, gerçek zamanlı trafik bilgisi paylaşımı ve dağıtımı yapmak için tasarlanmış çok erkinli bir simülasyon yazılımı geliştirilmiştir. Yazılımda, araçların harita üzerindeki hareketlerinin gerçek zamanlı veriye dayanarak benzetimi yapılmıştır. Erkinlerin yaptığı rota planlamasının kalitesinin sınanması için, bir çok aracın hareket ettiği bir ortam oluşturulmuştur. Yapılan deneylerde, önerilen gerçek zamanlı veriye dayalı rota planlamasının, en hızlı rotayı bulmakta verimli ve etkili olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
A major characteristic of real world traffic is the amount of complexity. The vehicles do not travel in organized clusters, but they move in unpredictable ways, with different speeds even when they are on the same route. It is a challenging problem to find the fastest routes in such complex environment. There are navigation devices and software on the market that are capable of calculating the shortest route from a given source location to a desired destination location using traffic information such as maximum speed limits of the roads, historical road database, broadcasting technology over FM band, or similar. However these techniques do not provide real-time information. Therefore, the shortest routes suggested from one point to another may not be the fastest one in real traffic condition at one time. In this study, a multi-agent simulation has been designed and developed to collect and disseminate real-time traffic information. Each vehicle in this environment has been modeled as an intelligent agent. This software simulates the movement of the vehicle on a road map based on real-time data. In the scope of this study, several tests have been conducted in order to analyze the effectiveness of routing based on real-time data. The experiments showed that the proposed real-time data based route planning is both efficient and effective at finding fastest routes.
Benzer Tezler
- Kentiçi ulaşımda güzergah seçim tercihlerinin yapay zeka yöntemleriyle analizi (Balıkesir örneği)
Analysis of route selection preferences in urban transportation with artificial intelligence methods (Balikesir case)
HAVVA MERVE AKDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiBalıkesir Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FÜSUN ÇİFTÇİ
- Effects of cooperative vehicle dynamics on traffic flow control
İşbirlikçi taşıt dinamiklerinin trafik akım denetimine etkileri
MEHMET ALİ SİLGU
Doktora
İngilizce
2022
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU
- Kentsel katı atık toplama rotalarının graf tabanlı pekiştirmeli öğrenme ile optimizasyonu Kadıköy ilçesi örneği
Optimization of urban solid waste collection routes through graph-based reinforcement learning: The case of Kadikoy district
İZEL BOZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Applications of multi-agent systems in transportation
Ulaşımda çoklu ajan sistemlerinin uygulamaları
İLHAN TUNÇ
Doktora
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Kentsel işlevler ve arazi değerleri ilişkilerinin saptanması. Örneklem alanı Şişli
Urban functions and land values evaluation study
ESRA KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE SUHER