Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
413544		Route generation algorithms for public transit network design / Toplu taşıma ağı tasarımı için rota üretim algoritmaları Yazar:FATİH KILIÇ Danışman: PROF. DR. MUSTAFA GÖK Yer Bilgisi: Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilişim Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2015 120 s.
Bu çalışma, toplu taşıma ağ tasarımı probleminin çözümü için talep tabanlı rota üreten algoritmaları ile Adana'nın gerçek yolcu hareketleri ve yol verilerine sahip yol ağı modelini içermektedir. Geliştirilen rota üretme algoritmaları, son yapılan çalışmalarda karşılaştırma için kullanılan Mandl'in İsviçre yol ağı ve 4 adet büyük ağ üzerinde test edilmiştir. Ayrıca Adana için toplu taşıma ağı modeli geliştirilmiş ve bu model üzerinde yeni rotalar üretilmiştir. Bu üretilen rotaların var olan otobüs hatları ile karşılaştırılması yapılmıştır. Bu çalışmada Tepe Tırmanma (TT), Tabu Arama (TA) ve Evrimsel Algoritma (EA) kullanılmıştır. EA tek ve çok hedefli iyileştirme yapabilirken, TT ve TA yalnızca tek hedefli iyileştirme yapabilmektedir. Yaptığımız deneylerde üretilen sonuçlar ortalama seyahat süresi, toplam rota uzunluğu ve aktarmasız yolcu oranları ile değerlendirilmiştir. Tüm ağlarda önerilen çalışma önceki çalışmalar ile karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar elde etmiştir. Örneğin en büyük sentetik ağ için ilk amaç fonksiyonumuz dikkate alındığında, önceki yapılan çalışmalara kıyasla % 3.6 oranında daha az seyahat süresi ve % 26.72 oranında daha az maliyete sahip sonuçlar elde edilmiştir. Adana'nın toplu taşıma ağı için üretilen sonuçlar ise var olan durumdan daha az maliyete ve ortalama seyahat sürelerine sahiptir.
This study contains demand-based route generation algorithms to solve transit route network design problem (TRNDP) and a model of Adana Urban Public Transportation network. The proposed route generation algorithms are tested on Mandl's Swiss Road network and the four large networks proposed by Mumford and on Adana Urban Public Transportation network. The algorithms use local search methods, Hill Climbing (HC) and Tabu Search (TS) and Evolutionary Algorithm (EA). EA has both single-objective optimization and multi-objective optimization options. Local search methods HC and TS are only employed as Single-Objective optimization because of their structure. The main work presents two new initial route generation algorithms, adding a swap operator in modification solution method and a new crossover operation for EA. Experimental results are evaluated using average travel time (ATT), route length (cost), and zero transfer percentage parameters. In general, better results are obtained on all networks compared to the similar previous work. For example, for the largest artificial network, the best solution found for the first objective has approximately 3.6 % less ATT and 26.72 % less cost compared to previous work. Also, new solutions which have lower cost and ATT than existing bus routes, are proposed for Adana Urban Public Transportation network.