Geri Dön

Dört aşamalı ulaşım modelinde oyun teorisi ile yolculuk dağıtımı

Trip distribution with game theory in the four step travel demand model

PDF İndir

  1. Tez No: 948600
  2. Yazar: SÜMEYYE ŞEYMA KUŞAKCI GÜNDOĞAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ulaşım, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 160

Özet

İnsanlar, farklı hedeflerle yolculuk etme ihtiyacı duyar, bu gereksinim yolculuk talebi olarak adlandırılmakta ve yolculuk taleplerinin modellenmesi ulaşım planlamasının önemli bir konusunu oluşturmaktadır. Yolculuk talebinin daha doğru bir şekilde tahmin edilebilmesi için çeşitli ölçeklerde modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen makro ölçekteki modellerden günümüzde en yaygın olarak kullanılanı Dört Aşamalı Ulaşım Modeli (DAUM) olarak isimlendirilen modeldir. Bu model, yolculuk talebini, özdeş kullanıcılar içerdiği varsayılan ve Trafik Analiz Bölgeleri (TAB) adı verilen ölçekte modellemeye ve bu ölçekteki veriler ile ulaşım ağı üzerindeki talebi tahmin etmeye yarayan bir modeldir. Yolculuk dağıtımı, dört aşamalı ulaşım modelinin ikinci adımını oluşturmaktadır. İlk aşamada TAB'ların sosyo-kültürel potansiyellerine göre analizi ile belirlenen yolculuk sayılarının diğer TAB'lar arasında dağıtılmasıyla ağdaki yolculukler ortaya çıkmaktadır. Böylelikle Başlangıç/Son matrisleri oluşturulmaktadır. Geri kalan bütün aşamalar için bu dağıtımın doğru yapılması büyük önem taşımaktadır. Günümüzde, kullanım kolaylığı ve verdiği yeterli sonuçlar ile en yaygın kullanılan yolculuk dağıtım modeli, Çekim Modelidir. Fakat çekim modeli, yolculukları, yolculuk yapmanın yarattığı kayıpları, süre, maliyet vb. unsurlar üzerinden sayısal olarak ortaya koyan bir direnç büyüklüğünden yararlanarak dağıtması, içerisinde düzeltme katsayıları barındırması gibi birçok konuda eleştirilere maruz kalmaktadır. Tez çalışması kapsamında yolculuk değerlerinin oyun teorisi yardımıyla dağıtıldığı bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen modelde TAB'lar birer oyuncu olarak değerlendirilmiştir. Oyuncular, dört aşamalı yolculuk dağıtım modelinin birinci aşamasında belirlenmiş olan üretim ve çekim değerlerini, TAB'lar arasında faydalarını en büyükleyecek şekilde dağıtmayı hedeflemektedir. Bu hedefle, tüm oyuncular için en iyi tepki fonksiyonları yazılmıştır ve bu fonksiyonlar Nash dengesi ile çözülmüştür. Tez çalışması kapsamında, geliştirilen modelin geçerliliğinin sınanması için Eskişehir Ulaşım Ana Planı (EUAP) verilerinden yararlanılmıştır. Verilerden rastgele seçilen 5 TAB'lık örnekler, hem Oyun Teorisi Yolculuk Dağıtım modeliyle hem de çekim modeliyle çözülmüş ve sonuçlar Ortalama Hata Kareleri Kare Kökü (RMSE), Simetrik Ortalama Mutlak Yüzde Hata (sMAPE), Ortalama Yolculuk Maliyeti Hatası (MTCE) ve Yolculuk Uzunluğu Dağılımı RMSE (TLD RMSE) gibi çeşitli uyum ölçütleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar sonrasında Oyun Teorisi Yolculuk Dağıtım Modelinin çekim modeline yakın veya daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Modelin farklı örneklerle değerlendirilmesinin ardından, güçlü olduğu özel durumların belirlenmesi için farklı yolculuk sürelerine ve farklı ortalama TAB içi yolculuk oranlarına sahip 5 TAB'lık 53 örnek hem oyun teorisi yolculuk dağıtımı hem de çekim modeli ile incelenmiştir. her iki model için de, 5 ile 12 arasında farklı yolculuk sürelerine sahip örneklerde, yolculuk süresi ile modelin sonucunun başarısı arasındaxx bir ilişki belirlenememiştir. Ortalama TAB içi yolculuk oranları incelendiğinde ise ortalama TAB içi yolculuk oranlarının 0,75 ile 0,80 arasında olduğu durumlarda oyun teorisi yolculuk dağılım modelinin çekim modelinden daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Yapılan değerlendirmelerin ardından, geliştirilen modelin bu haliyle uygulanabilir olduğu ve geliştirmelere açık yapısı ile daha iyi sonuçlar elde etmeye olanak sağladığı görülmektedir. Model hesap karmaşıklığı gibi bir dezavantaja sahip olsa da fayda değişkenlerinin çeşitlendirilebilmesi gibi avantajları ile ön plana çıkmaktadır.

Özet (Çeviri)

In Transport Planing, the four-step travel demand model is the one of the most popular macro scale planning tools since the 1970s. The second step of this traditional model, trip distribution, plays an essential role in the model and at the same time, it is the most controversial step. Trip distribution generates origin-destination (O/D) matrices, which directly influence subsequent steps such as mode choice and traffic assignment Various alternative approaches are available in the literature for modelling trip distribution, such as the Gravity Model, Intervening Opportunities Model, Logit Models etc. Still, none of them is relied upon beyond dispute. Even if the Gravity Model is the most common and well-known trip distribution model, it is often subject to many criticisms like other alternative models. Despite the Gravity Model's popularity due to its simplicity, it has faced criticism for its lack of behavioral realism and over-reliance on aggregate data. The Game Distribution Model redefines traffic analysis zones (TAZs) as strategic players in a game, where each zone aims to optimize its strategy based on utility and cost. Traditional models generally assume that trip distribution is determined solely by travel impedance, such as distance or cost, between zones. However, the Game Distribution Model incorporates a broader perspective, acknowledging that destination preferences, competitive interactions, and the characteristics of other zones also significantly influence trip distribution patterns. In this model, utility is defined as the motivational factor for trips, which decreases as total demand increases, reflecting diminishing returns. The cost function, on the other hand, is flexible and can be tailored to include various factors, such as travel time, monetary costs, or specific attributes of the origin and destination zones. Using the principles of Nash equilibrium, the Game Distribution Model calculates trip distributions where no TAZ can improve its outcome by altering its strategy unilaterally. This equilibrium approach ensures that the interactions between zones are consistently modeled and optimized. As the second phase of the thesis study, the developed model was evaluated with realworld household survey data using actual travel information collected for the Eskişehir Master Plan in 2015. A network of 72 TAZs was initially defined; however, for computational simplicity, five subsets of zones were analyzed. These subsets represented different scenarios, including neighboring TAZs, distant TAZs, highdemand zones, low-demand zones, and randomly selected TAZs. The Game Distribution Model's results compared with those obtained from the Gravity Model, with different goodness of fit statistics such as Root Mean Square Error (RMSE), Mean Travel Cost Error (MTCE), and Trip Length Distribution RMSE (TLD RMSE).xxii The Game Distribution Model performed better or similar to the Gravity Model in most scenarios, particularly in capturing observed trip distribution patterns. The RMSE and r² values indicated strong agreement with real-world data, especially for subsets like neighboring and randomly selected TAZs. Furthermore, the Game Distribution Model demonstrated its ability to model TLDs effectively, even without directly incorporating TLD into its calibration process. This is a significant advantage over the Gravity Model, which relies heavily on TLD for calibration. After obtaining sufficient results with the selected examples, the results given by the model for different Intra-TAZ travel rates and different travel times were examined. Thus, it was investigated under which conditions Game Distribution Model gives better results than the Gravity Model. Considering all the evaluation criteria together, for the 53 examples where the average travel time varied between 5 and 12 minutes, it could not be concluded that any model gave better results in any travel time. It has been determined that the average travel time cannot be a criterion in determining the model used. When the average intra-TAZ travel rates are examined, it is seen that the game theory travel distribution model gives better results than the gravity model for cases where the average intra-TAZ travel rates are between 0.75 and 0.80. Several advantages of the Game Distribution Model make it a promising alternative to traditional trip distribution models. First, the Game Distribution Model directly utilizes data such as production and attraction values, travel costs, and observed trip patterns from household surveys or transportation networks. Unlike the Gravity Model, it does not require correction factors or socio-economic adjustment coefficients, simplifying the modeling process while maintaining accuracy. Additionally, the Game Distribution Model allows for flexible definitions of utility and cost functions, accommodating various trip purposes or zonal attributes. For instance, employment levels can be integrated into the utility function for work-related trips, while shopping mall areas could be factored in for recreational trips. Despite its strengths, the Game Distribution Model does have limitations. Its computational complexity is the most notable challenge, as solving the system of equations to reach Nash equilibrium requires substantial computational resources, especially for large-scale networks with many zones. However, advancements in optimization algorithms and software can mitigate these difficulties, making the model more accessible for practical applications. The study's findings highlight the potential of the Game Distribution Model to replace traditional models like the Gravity Model in transportation planning. By integrating a game-theoretical framework, the Game Distribution Model provides a more realistic representation of trip distribution dynamics, capturing interactions and preferences that classical models overlook. The study concludes that the Game Distribution Model is particularly suited for scenarios where individual zonal characteristics and competitive interactions significantly influence travel patterns. Future research directions include exploring the use of additional variables in the utility and cost functions, such as land use characteristics or geographical barriers. Testing the model on larger datasets or networks with varying levels of complexity could provide further insights into its scalability and generalizability. Moreover, incorporating the concept of incomplete or imperfect information into the gamexxiii structure could enhance the model's behavioral realism, reflecting scenarios where travelers have limited knowledge of all destinations. In conclusion, the Game Distribution Model represents a significant advancement in trip distribution modeling by addressing the limitations of traditional methods and providing a flexible, behaviorally grounded framework. While computational challenges remain, the potential benefits of the Game Distribution Model in terms of accuracy, realism, and adaptability make it a valuable tool for improving transportation planning practices. As computational capabilities continue to evolve, the Game Distribution Model's applicability and impact are likely to expand, offering a robust alternative for modeling complex trip distribution dynamics.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    714686

    Yolculuk üretim ve çekim modellerinin rastgele pişmanlık minimizasyonu ve rastgele fayda maksimizasyonu yöntemleri ile geliştirilmesi

    Utilization of random regret minimization and random utility maximization methods for trip generation and attraction modeling

    KADİR BERKHAN AKALIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    UlaşımEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KARACASU

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN

  2. Tez No

    603609

    Tramvay troleybüs tercihinin Malatya örneğinde incelenmesi

    Investigation of tramvay troleybus preference in Malatya sample

    İBRAHİM KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN

  3. Tez No

    75573

    İstanbul ulaşım planlaması çerçevesinde çekim modelinin tahmin güçlerinin incelenmesi ve bir yöntem önerisi

    Başlık çevirisi yok

    PELİN ALPKÖKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK GERÇEK

  4. Tez No

    635767

    Modelling departure time, destination and travel mode choices by using the generalized nested logit model: an example for discretionary trips

    Zorunlu olmayan yolculuklar için yolculuğa başlangıç zamanı yolculuğun son noktası ve tür seçımlerinin genelleştirilmiş hiyerarşik lojit model kullanılarak modellenmesi

    MAHMOUD MORSSY MOHAMED ELMORSSY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ONUR TEZCAN

  5. Tez No

    771650

    Determining graduate level university selection criteria weights using interval type-2 fuzzy AHP

    Lisansüstü seviyesinde üniversite seçim kriterleri ağırlıklarının aralıklı tip-2 bulanık AHS ile hesaplanması

    ZEYNEP BURCU KIZILKAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

Geri Dön