Ulaşım ağ tasarım probleminin çözümünde farklı sezgisel metotların karşılaştırılması

Abstract

The interaction between the decision makers and road users has to be taken into account for solving Network Design Problem (NDP). The signal control parameters can be found by means of solving the NDP and delays which occurred generally at junctions, can be minimized. In this project, bilevel programming approach was used in order to find best system parameters and to solve the NDP. In the upper level, Harmony Search, Ant Colony Optimization, Artificial Bee Colony, and Reinforcement Learning approaches were used to optimize the signal control parameters, and they were integrated by the software of TRANSYT-7F. In the lower level, stochastic traffic assignment was performed by means of the Path Flow Estimator algorithm. Numerical experiments showed that the Artificial Bee Colony algorithm reached better solutions than those produced by other heuristic methods in terms of objective function value, and can be used in large scale road networks for solving the NDP.

Ulaşım Ağ Tasarım (UAT) probleminin çözümünde ağ kullanıcıları ve karar vericilerin davranışlarının karşılıklı olarak dikkate alınması oldukça önemlidir. UAT probleminin çözülmesi neticesinde optimum sinyal parametrelerinin bulunması ile kullanıcıların seyahatleri sırasında ulaşım ağında en çok zaman kaybettiği kavşaklardaki gecikmeler minimum seviyelere indirgenebilmektedir. Projede UAT probleminin çözümü ve ağ performansını eniyileyen parametrelerin elde edilebilmesi amacıyla iki seviyeli programlama tekniğinden faydalanılmıştır. Üst seviyede sinyal parametrelerinin optimum değerlerinin belirlenmesi amacıyla Armoni Araştırması Tekniği, Karınca Kolonisi Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi ve Pekiştirilmiş Öğrenme metotları kullanılmış ve TRANSYT-7F yazılımı ile entegre edilmiştir. Alt seviyede ise stokastik trafik atama probleminin çözümü için Rota Akım Tahmin algoritması kullanılmıştır. Sayısal uygulamalar, Yapay Arı Kolonisi algoritmasının diğer sezgisel metotlara göre amaç fonksiyonu açısından daha iyi sonuçlara ulaştığını ve büyük ölçekli ulaşım ağlarında kullanılabileceğini göstermiştir.