Geri Dön

Dynamic scheduling of bus in Istanbul with hybrid gasa

Hibrit gasa ile İstanbul'da otobüsün dinamik çizelgelemesi

  1. Tez No: 939014
  2. Yazar: SARA EL TANNIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAKUP ÇELİKBİLEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Ulaşım sektörü üzerine yapılan sayısız çalışma, bunun kentsel yaşamın temel unsurlarından biri olduğunu daha da kanıtlamaktadır. Şu ana kadar toplu taşıma sistemi üzerine yapılan araştırmaların çoğu, genellikle ulaşım şirketlerinin kârlılığını artırmaya yönelik olmuştur. Yolcu deneyimi dikkate alındığında ise genellikle gerçek zamanlı otobüs takibi, sefer saatleri ve tahmini varış süreleri üzerinden değerlendirilir. Bazı projeler, gelecekteki talebi tahmin etmek için yolcu verilerini analiz etmektedir. Bu çalışma, sabit bir programa bağlı kalmak yerine, otobüs seferlerinin zamanla dinamik olarak ayarlanmasını sağlayarak, uzamsal ve zamansal faktörler, filo büyüklüğü ve araç kapasitesi gibi değişkenleri dikkate alırken mümkün olduğunca çok yolcunun taşınmasını hedeflemektedir. Farklı bir yaklaşım benimseyen bu çalışma, hibrit bir genetik algoritma kullanarak otobüs seferlerini optimize etmeyi ve duraklarda bekleyen yolcu sayısını en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Genetik algoritmalar ve türevleri genellikle çizelgeleme problemlerinde kullanılırken, bu çalışmada arama verimliliğini artırmak ve genetik algoritmaların yerel optimumlarda takılıp kalmasını önlemek için benzetilmiş tavlama yöntemi entegre edilmiştir. Bu yaklaşım, Metrobüs, metro ve tren gibi diğer toplu taşıma sistemlerine de uyarlanabilir.

Özet (Çeviri)

The plethora of studies done on the transportation sector further proves that it is a pillar in urban life. Till now, the majority of studies done on the transit system is through is to aimed towards the transit company and its profit. When passenger experience is considered, it is typically through real-time bus tracking, schedules, and estimated arrival times. Some projects analyze ridership data to forecast future demand. Rather than relying on a static schedule, the timetable will dynamically adjust over time to accommodate as many passengers as possible while accounting for spatiotemporal factors, fleet size, and vehicle capacity. This study takes a different approach by optimizing bus schedules to minimize the number of passengers left waiting at stations, using a hybrid genetic algorithm. Genetic algorithms and their variations are commonly used for scheduling problems and this study integrates simulated annealing to enhance search efficiency and prevent genetic algorithms from getting stuck in local optima. This approach can be adapted for other transit systems, including Bus Rapid Transit, subways, and trains.

Benzer Tezler

  1. Toplu ulaşımda sefer ve zaman planlaması için çok kriterli bir optimizasyon modeli

    A multi-criteria optimization framework for bus scheduling in public transportation

    SALİM YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

  2. Afet lojistiğinde araç rotalama problemi ve geliştirilen iki aşamalı bir optimizasyon yöntemi ile uygulama

    Vehicle routing problem and a case study with evolved a two level optimization solution in humanitarian logistics

    MUSTAFA BAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK

  3. Montaj hattı dengeleme ve otomotiv endüstrisi uygulamasıu

    Başlık çevirisi yok

    TURGAY ENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BÜLENT DURMUŞOĞLU

  4. A dynamic drr scheduling algorithm for flow level qos assurances for elastic traffic

    Esnek trafik için akış seviyesinde dinamik çizelgeleme algoritması

    SILA KURUGÖL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAİL AKAR

  5. Otobüsle toplu taşımada yolcu hareketlerinin analizi ile hat planlama; İzmir için bir örnek çalışma

    Public bus cruise line planning using analysis of passenger movements; A case study for Izmir

    MÜJDE ARIÇ DÖNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    UlaşımBahçeşehir Üniversitesi

    Kentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET AKBAŞ