Simultaneous and dynamic optimization of operational planning problems in fully automated parking systems
Tam otomatik otopark sistemlerinde operasyonel planlama problemlerinin eş zamanlı ve dinamik optimizasyonu
- Tez No: 774397
- Danışmanlar: PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Benzetim, Kontrol problemleri, Kurala dayalı sistemler, Otopark, Simulation, Control problems, Rule-based systems, Car park
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tam Otomatik Otopark Sistemleri (FAPS), sensör teknolojisinin kullanıldığı, otomatik taşıyıcılar (asansör, konveyör, robot) yardımıyla park işleminin gerçekleştirildiği yeni nesil otopark sistemleridir. FAPS'ler etkin, ekonomik ve çevre dostu çözümler sundukları için otopark sistemlerinin geleceği olarak görülmekte ve her geçen gün daha da yaygınlaşmaktadır. Ancak FAPS'lerin tasarımı ve teknolojik donanımı ile ilgili çok sayıda çalışma olmasına rağmen, operasyonel planlama ve kontrol problemlerine yönelik çalışmaların sayısı oldukça sınırlıdır. FAPS'lerde operasyonları planlamak ve yürütmek için kullanılan yazılımlarda, genellikle“ilk gelen ilk işlem görür”,“en yakın yere yerleştir”gibi basit kurallar kullanılmaktadır. Ancak belirli kuralları kullanmak yerine, problemler bir optimizasyon problemi olarak ele alıp ve çözülürse, sistem performansı ve özellikle servis süresi önemli ölçüde iyileştirecektir. Bu tezde, FAPS'lerin operasyonel planlama ve kontrol problemlerini çözmek için dinamik ve proaktif yöntemler geliştirilmiştir. Bu amaçla, FAPS'lerin operasyonel verimliliğini artırmak için yeni bir yerleştirme prosedürü kullanan bir sistem geliştirilmiştir. Son olarak, önerilen (simülasyon tabanlı optimizasyon) yaklaşımın performansı, bir simülasyon çalışması aracılığıyla klasik (kural tabanlı) yaklaşımla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın %3-10 arasında bir iyileştirme sağlayabileceğini göstermiştir. Bu sonuçlar, teknoloji, veri ve bilginin aynı anda kullanılmasının, özellikle Endüstri 4.0 çağında FAPS'lerin operasyonel ve toplam verimliliğini artıracağını kanıtlıyor.
Özet (Çeviri)
Fully Automated Parking Systems (FAPSs) are new generation car parking systems where the sensor technology is used, and the parking process is carried out with the help of automated carriers (lifts, conveyors, robots). Since they offer effective, economical, and environmentally friendly solutions, FAPSs are seen as the future of parking systems and becoming more prevalent daily. However, although there are many studies on the design and technological equipment of FAPSs, the number of studies on the operational planning and control problems is very limited. The software for planning and executing operations in FAPSs generally utilizes simple dispatching/heuristic rules like“first-come-first-served”and“nearest available slot.”However, solving these problems as an optimization problem instead of using certain rules will significantly improve system performance, especially service time. In this thesis, dynamic and proactive methods were developed to handle and solve operational planning and control problems of FAPSs. A computational intelligence system using a new allocation procedure was developed to improve the operational efficiency of FAPSs. Finally, the performance of the proposed (simulation-based optimization) approach was compared with the classical (rule-based) approach via a simulation study. The results showed that the proposed approach could provide an improvement between 3%-10%. These results prove that the simultaneous use of technology, data, and knowledge will increase the operational efficiency of FAPSs, especially in the era of Industry 4.0.
Benzer Tezler
- Hava koşullarını dikkate alan dron eşlikli son adım teslimat modeli
Drone-assisted last mile delivery model considering weather conditions
ÖZLEM GÜREL
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- 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
- Optimizasyon tabanlı bir su kaynakları sistemi modelleme aracının geliştirilmesi ve çok amaçlı sektörel tahsise uygulanması
Development of an optimization-based modeling tool for water resources systems and application to multi-objective sectoral allocation
SALİM YAYKIRAN
Doktora
Türkçe
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPASLAN EKDAL
- Dinamik ortamlar için yeni bir gerçek zamanlı evrimsel seyrüsefer planlama ve güdümleme sistemi
A new real time evolutionary navigation planning and guidance system for dynamic environments
FERHAT UÇAN
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN