Geri Dön

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

  1. Tez No: 656294
  2. Yazar: BUKET ÇAPALI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİM CEYLAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ulaşım, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BAŞPINAR

  2. 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

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RESUL KARA

  3. Contributions to the SDGS using the QFD method in ICT companies'

    QFD methodu ile bilgi ve iletişim teknolojisi firmalarının sürdürülebilir kalkınma hedeflerine katkılarının incelenmesi

    ENES ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ

  4. Design and performance analysis of relay-based cooperative overlay cognitive radio networks

    Röle tabanlı işbirlikli üstüne serme bilişsel radyo ağlarının tasarımı ve başarım analizi

    SAID ABDELMONEIM ABDELWAHAB EMAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ

  5. Akıllı endüstriyel altyapılar için enerji optimizasyonu: Su şebekesi örneği

    Energy optimization for smart industrial infrastructure: Water supply network example

    HUSSEIN MOHAMMED HUSSEIN QASIM AL-SANABANI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT İSKEFİYELİ