Meta-sezgisel algoritmalar ile Trafik Sinyal Optimizasyonu
Traffic Signal Optimization with meta-heuristic algorithms
- Tez No: 831718
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ DURMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sinyalizasyon, Meta-sezgisel, Optimizasyon Algoritmaları, Kavşak, Trafik, Signaling, Meta-heuristic, Optimization Algorithm, Junction, Traffic
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kayseri Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
vi META-SEZGİSEL ALGORİTMALAR İLE TRAFİK SİNYAL OPTİMİZASYONU Olcay ADIYAMAN Kayseri Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Temmuz 2023 Danışman: Doç. Dr. Ali DURMUŞ ÖZET Küresel çapta kentleşmenin artmasıyla birlikte hayatımızı olumsuz etkileyen en önemli unsurlardan birisi de trafiktir. Artan insan ve araç sayısına bağlı olarak gerçekleşen trafik insan hayatını ciddi şekilde olumsuz yönde etkilemektedir. Yakıt maliyetleri, zaman, stres, karbon emisyonunun artması gibi nedenler hem ekonomik hem de iklim değişikliği anlamında ciddi etkileri bulunmaktadır. Günümüzün bu probleminin çözümü hususunda birçok çalışma yapılmaktadır. Yolların genişletilmesi, kavşaklardaki fiziki değişiklikler ve kavşak sinyalizasyonunda yapılacak olan çalışmalarla sürekli trafikteki bekleme sürelerinin azaltılması amaçlanmaktadır. Kavşak sinyalizasyon sisteminin performansını gösteren güvenlik sonrasındaki ilk unsur gecikme olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri kullanılarak kavşaklardaki bekleme süresinin azaltılmasına yönelik bir çalışma yapılmıştır. Yapılan çalışmada Amerikan modeli kullanılarak gecikme süresi optimizasyonu MATLAB yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. Bu yazılıma işlenecek olan kavşak sayım verileri ile farklı meta-sezgisel algoritmalarla gecikme süresini en aza indirgenecek şekilde yeşil süreleri elde edilmesi amaçlanmıştır. Optimizasyon metodu olarak; Genetik Algoritma (Genetic Algorithm - GA), Cıvık Mantar Algoritması (Slime Mould Algorithm -SMA), Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization - PSO), Salp-Sürü Algoritması (Sap-Swarm Algorithm - SSA), Gri Kurt Algoritması (Grey Wolf Algorithm - GWO), Ağaç-Tohum Algoritması (Tree Seed Algorithm - TSA), Harris Hawks Algoritması (Harris Hawks Optimization - HHO) ve Bal Porsuğu Algoritması (Honey Badger Algorithm - HBA) algoritmaları kullanılmıştır. Farklı meta-sezgisel metotlarla elde edilen yeşil süreler karşılaştırılmış ve ayrıca kavşakta tramvay öncelik sistemi incelenerek kavşağa etkileri analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
TRAFFIC SIGNAL OPTIMIZATION WITH META-HEURISTIC ALGORITHMS OLCAY ADIYAMAN KAYSERİ UNİVERSİTY, INSTİTUTE OF GRADUATE EDUCATİON MASTER THESİS, JANUARY 2023 ABSTRACT Traffic has become one of the most important factors that negatively affect our lives with the increase in urbanization on a global scale. The traffic congestion resulting from the growing number of people and vehicles has a serious impact on human life. The reasons such as fuel costs of traffic, time, stress, increase in carbon emissions have serious effects both in terms of economy and climate change. Many studies are being carried out to solve this problem today. In order to reduce waiting times in traffic, studies are carried out on the continuous widening of roads, physical changes at junctions and junction signaling. The first element after safety that shows the performance of the intersection signaling system is the delay. In this study, a study has been carried out to reduce the waiting time at intersections by using meta-heuristic optimization methods. The aim of the study is to reduce the waiting time at intersections by using meta-heuristic optimization methods. In the study, the delay time optimization is carry out with MATLAB software using the American model. With the intersection count data to be processed into this software, it is aimed to obtain green times by minimizing the delay time with different meta-heuristic algorithms. The intersection count data is being processed into this software with the aim of obtaining green times by minimizing the delay time using different meta-heuristic algorithms. In our optimization, Genetic Algorithm (GA), Slime Mould Algorithm (SMA), Particle Swarm Optimization (PSO), Salp-Swarm Algorithm (SSA), Gray Wolf Algorithm (GWO), Tree-Seed Algorithm (TSA), Harris Hawks Algorithm (HHO) and Honey Badger Algorithm (HBA) algorithms are used. The green times obtained by different meta-heuristic methods are compared and also the tram priority system at the intersection is examined and its effects on the intersection are analyzed.
Benzer Tezler
- Zaman-bağımlı hiyerarşik Çinli postacı problemi ve çözüm önerileri
A time-dependent hierarchical Chinese postman problem and solution proposals
MERVE KAYACI ÇODUR
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YILMAZ
- Uçak iniş operasyonları için meta sezgisel yaklaşımlar kullanarak onlıne çizelgeleme uygulaması çalışması
Online scheduling using metaheuristics approaches with applications for aircraft landing operations
GÜLNAR ÇALIŞKAN
Doktora
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
- Belirsizlik altında hiyerarşik çinli postacı problemi ve çözüm yaklaşımları
Hierarchical chinese postman problem under uncertainty and solution approaches
ÖZLEM ÇOMAKLI SÖKMEN
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA YILMAZ
- Kargo taşımacılığı sektöründe son adım dağıtım planlama ve rota optimizasyonu
Last mile delivery planning and route optimization in cargo transportation
SELİN BOSTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- An intelligent 3D placement methodology for drone networks
Dron ağlarında akıllı 3B yerleştirme metodolojisi
ÇAĞLAR KARAHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK