Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/1854
Title: Genetik algoritma yaklaşımı ile Türkiye için sürdürülebilir ulaştırma göstergelerinin analizi ve planlaması
Other Titles: Genetic algorithm approach to analyze sustainable transportation indicators for Turkey
Authors: Haldenbilen, Soner
Advisors: Halim Ceylan
Keywords: Genetik Algoritma
Genetic Algorithm
Publisher: Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Abstract: 1979 yılında 1. Dünya İklim Konferansı 'nın yapılmasıyla başlayan çevresel çlenme süreci 1980'lerde sürdürülebilir gelişme kavramıyla devam etmiş ve imüze gelinmiştir. Bugün birçok uluslararası antlaşma ile sektörel bazda ve genel politikalarında bağlayıcı kararlar alınarak, gezegenimizin geleceğinin korunması ve ;ek nesillere yaşanabilir bir Dünya bırakılması çabalanmaktadır. Ulaşım sektörü de yıllarda otomobil bağımlı toplumların gelişmesi sonucu dışsal etkileri tehlike ıtlarına ulaşan bir sektör olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu nedenle sürdürülebilir me ilkeleri doğrultusunda ulaşım planlamaları yeniden gözden geçirilmekte ve landırılmaktadır. Gelişmiş ülkelerde bu sorunlar daha büyük boyutlara ulaşmış, anlıklardan vazgeçilmesi zorlaşmıştır. Bu nedenle gelişmekte olan ülkeler indan yapılacak planlamalar gelişmiş ülkeler içinde bir örnek oluşturacaktır. u çalışmada Türkiye'de 2025 yılına kadar şehirlerarası yolcu, yük ve taşıt cetleri genetik algoritma yöntemi ile belirlenmiş ve %95 oranla karayolu ağına lı ulaşım sistemimizin bu dönemde kazalar, enerji tüketimi ve hava kirliliğinden değerlendirilmesi ve planlaması yapılmıştır. Beklenen gelişmeler tek türe lı bir ulaşım sisteminin incelenen parametreler açısından önümüzdeki yıllarda ıların içinden çıkılamaz bir hal alacağı yönündedir. Bu nedenle alternatif türlerin tirilmesi ve talebin bu yöne kaydırılması gerekmektedir. Alternatif olarak, beklenen ler senaryolar doğrultusunda demiryoluna kaydırılmış ve incelenen netrelerdeki değişimler ortaya konmuştur. Sürdürülebilir bir ulaşım sistemi için fıatler artarken dışsal etkilerin kabul edilebilir seviyede tutulması gereklidir, îfiere ulaşmak için vergi ve sigorta sistemi incelenmiş ve birim hareketler için en rakamlar belirlenmiştir. Ayrıca demiryollarında oluşacak talebin lanabilmesi için demiryolu sisteminde yapılması gerekenler özetlenmiştir. VI Sonuç olarak ulaşım talebi modellerinde genetik algoritma yaklaşımının klasik yöntemlere göre daha başarılı olduğu ve bu yöntemle hesaplanan, beklenen şehirlerarası yolculuk taleplerinin önümüzdeki yıllarda mevcut sistemle karşılanmaya çalışılmasının gerek yatırımlar gerekse de ulaşımın dışsal etkileri açısından olanaklı görülmediği belirlenmiştir. Bu amaçla tek türe dayalı sistemin bir an önce alternatifinin planlanması ve iyileştirilmesi gerekliliği vardır. Demiryolları alternatif olarak en uygun sistemdir. Önümüzdeki yıllarda talebin kademeli olarak demiryollarına kaydırılması, kazalarda, enerji tüketiminde ve hava kirliliğinde iyileşmeler sağlayacaktır. Bu planlamanın gerçekleştirilebilmesi için ücretlendirme politikalarında değişikliklerin yapılması talepte bir esneklik yaratacaktır. Ancak istenilen düzeyde talebin diğer türlere sadece ücret politikaları ile kaydırılması çok zordur. Bu nedenle yapılacak çalışmalarla talebin yönlendirilmesi ve hedeflere ulaşılması gelecek için önemlidir.
The environmental awareness has started to increase among the scientists after the First World Climate Conference held in 1979. The environmental awareness has even become higher by introducing the concept of sustainable development in 1980s. Today, many attempts have been made to clean our environment and to control green house effect in the world in the view of national and the sectoral policies. These attempts also have been made at international levels to sign up the treaties among countries like Kyoto protocol signed in 1990. These attempts aim at saving our environment for future generations. As the pace of life in the 21st Century continues to increase dramatically, mobility is now one of the defining characteristics of most societies. This has lead to more and more cars and, unfortunately, more and more pollution. Some way of providing sustainable transport has to be found. Alternative energy supplies such as wind and solar will undoubtedly play a major part in providing the power for any such solution. In this study, in the light of sustainable development context, transport demand modeling based on the economic indicators is developed for various forms of the mobility using the notion of Genetic Algorithm (GA). Transport demand modeling is not possible without a reasonable knowledge of past and present mobility indicators such as veh-km, mass movement and energy usage by sector, etc. Transport planning is not possible either good estimation of future development caused by transport. Therefore, various forms of the GA based-transport demand models are developed. The best fit GA models are selected for the estimation of the future mobility indicators. The sustainable transport indicators are each decomposed in various forms and evaluated by appropriately fitting the GA models for future estimation. Future estimations are also made for each of the sustainable transport indicators under the various scenarios. The future planning of the transport demand is evaluated by shifting the some part of the demand to railways. Some approaches to control demand have been proposed such as distance-based insurance system. Results show that the GA approache is better then the VIII conventional regression techniques in terms of estimating the future sustainable transport indicators. The application of the GA models will help to develop various transport policies by appropriately evaluating transport indicators and benefits for each scenario. The GA models can also help to evaluate the efficiency and effectiveness of Transport Demand Management (TDM) projects. Oncoming years, part of the road transport demand should be transiently moved to railways.
URI: https://hdl.handle.net/11499/1854
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Soner Haldenbilen.DOC5.77 MBMicrosoft WordView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

120
checked on May 6, 2024

Download(s)

118
checked on May 6, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.