Geliştirilmiş akıllı su damlası algoritması ile kentsel toplu taşıma ağ tasarım probleminin çözümü
Solution of urban mass transport network design problem with improved intelligent water drop algorithm
- Tez No: 656294
- Danışmanlar: PROF. DR. HALİM CEYLAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ulaşım, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, şehir içi toplu taşıma sistemlerinin yolculuk talebini konforlu, güvenli, dakik vb. şekilde karşılayabilmesi için güzergâh tasarımını ele almaktadır. Bu amaçla, toplu taşıma güzergahlarının belirlenmesi ve tasarımının yapılabilmesi için Akıllı Su Damlası (ASD) çözüm algoritması ve ASD algoritması ile toplu taşıma kullanıcılarını, toplu taşıma işletmesini ve çevre faktörlerini dikkate alan güzergâh tasarımının elde edilmesini hedefleyen Toplu Taşıma Rota Optimizasyonu (ToTaRO) modeli geliştirilmiştir. Ayrıca, toplu taşıma planlaması sürecinde teknik metotların geliştirilmesi ve toplu taşıma ağ tasarımının karar verme aşamalarından faydalanılmış, mevcut toplu taşıma sisteminin iyileştirilmesinde, aktarma ölçütünden verimlilik göstergesi olarak yararlanılmıştır. ToTaRO modelinin validasyonu, literatürde oldukça yaygın olarak kullanılan Mandl İsviçre toplu taşıma ağı ile gerçekleştirilmiş ve Isparta toplu taşıma ağı üzerine uygulanarak cesaret verici sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç olarak uygulama alanı olarak seçilen Isparta toplu taşıma ağında; yolcu, işletme ve çevre maliyetlerinin mevcut otobüs rotasına göre sırası ile yaklaşık %9 ve %6 oranında azaltılabileceği hesaplanmıştır. Ayrıca, ToTaRO modeli mevcut ağa göre yolculuk talebini, aktarmasız seyahatler için yaklaşık %17, aktarmalı seyahatler için %16 oranında iyileştirme ile karşılamıştır.
Özet (Çeviri)
This study deals with the route design that can meet the travel demand of urban public transport systems that makes comfortable, safe, punctual, etc. For this purpose, Intelligent Water Drop (IWD) solution algorithm has been improved to determine and design public transportation routes. With the IWD algorithm, the Public Transportation Route Optimization (ToTaRO) model has been developed, which aims to achieve a route design that takes public transport users, operations and environmental factors into account. In addition, the development of technical methods and the decision-making stages of public transport network design were utilized in the public transport planning process. Transfer criterion was used as an indicator of efficiency to the improvement of the existing public transportation system. The validation of the ToTaRO model was carried out with the Mandl Swiss public transport network, which is widely used in the literature, and encouraging results were obtained by applying it on the Isparta public transport network. As a result, it has been calculated that passenger, operating and environmental costs can be reduced by approximately 9% and 6% respectively, compared to the current bus route in Isparta public transport network selected as an application area. In addition, ToTaRO model meets the travel demand with an improvement of about 17% for the percentage of demand satisfied without any transfers and about 16% for the percentage of demand satisfied with one transfer compared to the current network.
Benzer Tezler
- Building energy efficiency: A data-driven machine learning approach for energy optimization
Bina enerji verimliliği: Enerji optimizasyonu için veriye dayalı makine öğrenmesi yaklaşımı
AHMAD REZA DARABI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN
- Evolutionary reinforcement learning based autonomous maneuver decision in one-to-one short-range air combat
Bire bir kısa menzilli hava muharebesinde evrimsel pekiştirmeli öğrenme tabanlı otonom manevra karar sistemi
YASİN BAYKAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BAŞPINAR
- Göç eden kuşlar optimizasyon algoritması ve akıllı su damlaları optimizasyon algoritması verimlilik analizi
Migrating birds optimization algorithm and intelligent water drops optimization algorithm efficiency analysis
NURDANUR PEHLİVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RESUL KARA
- Makine öğrenmesi tabanlı akıllı şehir çözümleri: Bina türü tanıma, su tüketimi öngörüsü ve sızıntı tespiti
Machine learning-based smart city solutions: Building type identification, water consumption forecasting, and leak detection
RAUF YASİN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN ARI
- Makine öğrenmesi ile İstanbul barajlarının doluluk oranlarının tespiti
Determination of Istanbul dam occupancy rates using machine learning
AYDAN ZORÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Nişantaşı ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT TURHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM