Geri Dön

Hat çizelgeleme problemine genetik algoritma yaklaşımı: İETT örneği

Genetic algorithm approach to line scheduling problem: İETT example

  1. Tez No: 549306
  2. Yazar: ZEHRA ERPİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HABİP KOÇAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Kamu Yönetimi, Ulaşım, Econometrics, Public Administration, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Dünyada kentleşme ve buna bağlı olarak kent nüfusu hızla artmaktadır. Kentlerdeki artan bu nüfus yoğunluğu ile birlikte toplu ulaşım modellerinin de gelişmesi zorunluluğu doğmuştur. Bu artışla birlikte doğan ulaşım sorunlarını çözmek için kabul görmüş ilk çözüm halkı kent içi toplu ulaşıma yönlendirmektir. Halkın kent içi toplu taşıma sistemlerine yönlenebilmesi için yüksek kapasiteye sahip konforlu ve güvenli bir toplu taşıma sistemi oluşturarak artan nüfusun ulaşım taleplerini karşılamak gereklidir. Bunun için eldeki kaynakları verimli kullanmak ve etkin bir planlama yapmak gerekir. Günümüzde bireyler veya işletmeler eşzamanlı olarak birden fazla amacı optimum düzeye getirmeye çalışarak zaman ve maliyet değerlerini minimize etmeyi ya da gelir veya kârlarını maksimize ederek sistemlerini iyileştirmeyi hedeflemektedirler. Kentiçi toplu ulaşım hizmetleri konusunda; işletmecilerin önceliği işgücü ve kurum kaynaklarının verimliliğini arttırmak ve buna bağlı olarak maliyetleri minimize etmek iken, yolcular ise hizmet kalitesini ve kendileri için düşük yolculuk maliyetini öncelemektedir. Çalışmanın birinci bölümünde optimizasyon kavramı ana hatlarıyla incelenmiştir. İkinci bölümde ise Genetik Algoritmanın tanımı, varsayımları, yapısı, sınıflandırması, uygulama alanları, avantaj ve dezavantajlarına yer verilmiştir. Üçüncü bölümde ise İstanbul'un ilk metrobüs hattı olan Beylikdüzü-Söğütlüçeşme hattı detaylı olarak incelenmiştir. Üçüncü bölümde ayrıca 2017 yılı İETT Metrobüs Müşteri Memnuniyeti Anketi sonuçlarına yer verilmiştir. Dördüncü ve son bölümde ise ZincirlikuyuSöğütlüçeşme metrobüs hattının verileri kullanılarak MATLAB Paket programında modeller oluşturulmuş ve Genetik Algoritma Toolbox'ı ile elde eldilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The urbanization in the world and the urban population are increasing rapidly. With the increasing population density in cities, public transportation models have to be developed. The first solution to solve the transportation problems arising with this increase is to direct the public to the urban mass transportation. In order for the public to be directed to public transportation systems, it is necessary to meet the transportation demands of the increasing population by creating a comfortable and safe public transportation system with high capacity. This requires efficient use of resources and make effective planning. Nowadays, individuals or operators aim is while minimizing the time and cost value, trying to maximize their incomes and profits. In terms of public transport services; The priority of the operators is to increase the efficiency of labor and institution resources and thus to minimize costs, while the passengers prioritize the quality of service and the low cost of travel for themselves. In the first part of the study, the concept of optimization is outlined. In the second part, the definition, assumptions, structure, classification, application areas, advantages and disadvantages of Genetic Algorithm are given. In the third section, BeylikdüzüSöğütlüçeşme metrobus line, the first metrobus line of İstanbul, has been examined in detail. In the third section, the results of IETT Metrobus Customer Satisfaction Survey of 2017 are included. In the fourth and last chapter, using the data of ZincirlikuyuSöğütlüçeşme metrobus line, models were created in MATLAB Package program and the results obtained with Genetic Algorithm Toolbox were evaluated.

Benzer Tezler

  1. Tedarik zinciri yönetiminde dağıtım ağlarının tasarımı ve optimizasyonu: Bir örnek olay ve genetik algoritmalara dayalı deneysel bir çalışma

    Desing and optimization of distribution networks in supply chain management: A case study and an experimental study based on genetic algorithms

    TURAN PAKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İşletmeSelçuk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN KÜRŞAT GÜLEŞ

  2. Karınca kolonisi optimizasyonu ve genetik algoritma tabanlı tramp gemi rotalama ve çizelgeleme

    Ant colony optimization and genetic algorithm based tramp ship routing and scheduling

    SEHER SUENDAM ARICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ

  3. Mixed-model assembly line design and sequencing in a car body shop

    Otomobil gövde üretim hatlarında karışık model hat tasarımı ve çizelgelemesi

    ÖZGÜN AKKOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA SEDEF MERAL

  4. A feasible timetable generator simulation modelling framework and simulation integrated genetic and hybrid genetic algorithms for train scheduling problem

    Tren çizelgeleme problemi için bir olurlu tarife üretici benzetim modelleme yapısı ve benzetimle bütünleşik genetik ve melez genetik algoritmalar

    ÖZGÜR YALÇINKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. G. MİRAÇ BAYHAN

  5. Genetik algoritmaların yöneylem araştırmasındaki uygulamaları

    Genetic algorithms applications in operational research

    ÖZNUR İŞÇİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İstatistikEge Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR KORUKOĞLU