Dynamic routing on stochastic time-dependent networks using real-time information
Gerçek zamanlı bilgileri kullanarak stokastik zamana bağlı ağlarda dinamik yönlendirme
- Tez No: 924485
- Danışmanlar: PROF. DR. RATNA BABU CHINNAM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Wayne State University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 161
Özet
"Tam zamanında (JIT) üretim ortamlarında, zamanında teslimat, yük taşıma araçlarının sevkiyat ve rotalandırmasında temel performans ölçütlerinden biridir. Hem seyahat süresi gecikmesi hem de değişkenliği, birçok endüstride ve özellikle otomotiv endüstrisinde giderek daha yaygın hale gelen JIT lojistik operasyonlarının verimliliğini etkiler. Bu tezde, öncelikle Akıllı Ulaşım Sistemleri'nden (ITS) alınan gerçek zamanlı yoğunluk bilgilerini kullanarak stokastik zaman bağımlı bir ulaşım ağı üzerinde bir aracın dinamik rotalandırması için bir çerçeve öneriyoruz. Daha sonra, zaman pencerelerine tabi, çoklu toplama ve teslimat noktalarına sahip süt toplama teslimatlarını (milk-run) gerçek zamanlı yoğunluk bilgileriyle ele alıyoruz. Son olarak, ağ üzerindeki yay bağlantı etkileşimlerini hesaba katan dinamik rotalama modelimizi genişletiyor ve faydalarını araştırıyoruz. Tekrarlayan ve tekrarlayıcı olmayan yoğunluk, seyahat süresi gecikmesi ve değişkenliğinin iki ana nedenidir ve bu etkilerin kentsel ulaşım ağları üzerindeki etkisi son yıllarda büyümektedir. Bu nedenle, rotalama yöntemlerimiz, ağdaki hem tekrarlayan hem de tekrarlayıcı olmayan yoğunlukları açıkça hesaba katmaktadır. Modelleme çerçevemizde, her iki yoğunluk türü için geçmiş veriler (ör. hız, hacim ve olay parametreleri) kullanılarak alternatif gecikme modelleri geliştiriyoruz ve bu modelleri ileriye dönük rotalama modelleriyle bütünleştiriyoruz. Rotalama kararlarımızın dinamik doğası, döngü sensörleri gibi çeşitli ITS kaynaklarından sağlanan gerçek zamanlı bilgileri kullanır. Bireysel yaylar için ileriye dönük trafik dinamik modelleri, zaman bağımlı Markov zincirleri tarafından yönlendirilen yoğunluk durumlarına ve durum geçişlerine dayanmaktadır. Bu Markov zincirlerinin parametrelerinin tahmini için etkili yöntemler öneriyoruz. Araç konumu, günün saati ve mevcut ile öngörülen ağ yoğunluk durumlarına göre stokastik dinamik programlama formülasyonları kullanarak dinamik rotalama politikaları üretiyoruz. Model ve algoritmalarımızı, Michigan ITS Merkezi, Traffic.com ve Caltrans PEMS'ten alınan geçmiş trafik verilerini kullanarak Güneydoğu Michigan ve Los Angeles, CA otoyolları ve karayolları ağlarında test ettik.
Özet (Çeviri)
In just-in-time (JIT) manufacturing environments, on-time delivery is one of the key performance measures for dispatching and routing of freight vehicles. Both the travel time delay and its variability impact the efficiency of JIT logistics operations, that are becoming more and more common in many industries, and in particular, the automotive industry. In this dissertation, we first propose a framework for dynamic routing of a single vehicle on a stochastic time dependent transportation network using real-time congestion information from Intelligent Transportation Systems (ITS). Then, we consider milk-run deliveries with multiple pickup and delivery destinations subject to time windows using real-time congestion information. Finally, we extend our dynamic routing model to account for arc interactions on the network and investigate its benefits. Recurrent and non-recurrent congestion are the two primary reasons for travel time delay and variability, and their impact on urban transportation networks is growing in recent decades. Hence, our routing methods explicitly account for both recurrent and non-recurrent congestion in the network. In our modeling framework, we develop alternative delay models for both congestion types based on historical data (e.g., velocity, volume, and parameters for incident events) and then integrate these models with the forward-looking routing models. The dynamic nature of our routing decisions exploits the real-time information available from various ITS sources, such as loop sensors. The forward-looking traffic dynamic models for individual arcs are based on congestion states and state transitions driven by time-dependent Markov chains. We propose effective methods for estimation of the parameters of these Markov chains. Based on vehicle location, time of day, and current and projected network congestion states, we generate dynamic routing policies using stochastic dynamic programming formulations. We have tested the models and algorithms in the networks of Southeast- Michigan and Los Angeles, CA freeways and highways using historical traffic data from the Michigan ITS Center, Traffic.com, and Caltrans PEMS.
Benzer Tezler
- Devre bağlaşmalı telefon şebekesi için yönlendirme yazılımı tasarımı
Software design of routing for circuit switched telephone network
TAHİR GÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ
- Esnek üretim sistemleri için bir etkin üretim denetleme modeli
An Effective supervisory control model for flexible manufacturing systems
BAHAR KORKUSUZ
Doktora
Türkçe
1989
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÖNÜL YENERSOY
- Araç planlama problemi ve problem için web tabanlı coğrafi bilgi sistemi tasarımı
Vehicle scheduling problem and geographic information system design for the problem
ARSLAN TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Kesin olmayan talepler ile araç atama problemine dinamik bir yaklaşım
A dynamic approach to vehicle allocation problem with uncertain demands
ÖZHAN NURİ ÖZESENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. TUFAN DEMİREL
- Dinamik tam kamyon yüklü araç rotalama probleminin ajan tabanlı yaklaşım ile çözülmesi
Solving dynamic full truckload vehicle routing problem using an agent-based approach
SELİN ÇABUK
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIZVAN EROL