Geri Dön

Creating agile and optimal transportation system

Çevık ve optımum ulas ̧ım sıstemı olus ̧turmak

  1. Tez No: 673257
  2. Yazar: BATUHAN BULUT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MELİH GÜNAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ulaşım, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalıs ̧ma Antalya s ̧ehrinin toplu tas ̧ıma sistemini bilimsel bir zemin üzerine otur- tarak yenilenmis ̧ bir s ̧ekilde önermeyi amaçlar. Bu dog ̆rultuda dikkat edilen unsurlar du- rak yog ̆unlukları, yog ̆un bölgeler arası mesafeler ve tas ̧ınan yolcu sayılarıdır. Bir milyon kadar binis ̧ verisi, bu tezin yazıldıg ̆ı sırada Antalya'nın toplu tas ̧ımasını üstlenen s ̧irket tarafından sag ̆lanmıs ̧ olup dig ̆er tüm ilis ̧kili veri söz konusu s ̧irketin API servisinden bir .NET Core komut satırı uygulamasıyla otomatize s ̧ekilde toplanıp Azure'da ög ̆renci kre- disiyle açılmıs ̧ bir PostgreSQL veritabanına ilis ̧kisel olarak kaydedilmis ̧tir. Veri üzerinde çalıs ̧malar için gelis ̧tirme ortamı olarak Google Colab (bir Jupyter Notebook servisi) kullanılmıs ̧tır. Bu gelis ̧tirmeler Python dilinde yapılmıs ̧tır. Verilerin dog ̆rulug ̆u; rota, durak konumları, yog ̆unluk haritası gibi çes ̧itli deg ̆erlerin Google Maps ve KeplerGL üzerinde görselles ̧tirilmesi ve incelenmesinin ardından DBSCAN ve K-Means algorit- malarıyla cog ̆rafik data üzerinde kümeleme yapılmıs ̧ ve Uniform Cost Search ile düg ̆üm- ler verim odaklı bag ̆lanmıs ̧tır. Tas ̧ınan yolcu arttıkça pozitif, mesafe uzadıkça negatif etki eden bir fonksiyon tanımlanmıs ̧tır. Tüm üçlü, dörtlü ve bes ̧li rota permutasyonları arasından genetik algoritma kullanarak rotalar seçilmis ̧ ve tanımlı fonksiyona göre verimi yüksek olan çözüm elde edilmis ̧tir.

Özet (Çeviri)

In today's world, increased and wide-spread population have increased the demand for public transportation. This study takes stop density, stop layout and passenger population of those stops into consideration and offers a better regulated public transportation net- work design that can satisfy the increased demand. In this study, boarding data is provided by the company that is in charge of Antalya's public transportation system. Remaining inputs are automatically taken from company's API service using .NETCore command line application and saved into a PostgreSQL database that is hosted on Azure. Google Colab, a Jupyter Notebook service, is then used as the development environment to pro- cess the data using Python language. After visualizing inputs such as bus routes, stop layout and passenger density on Google Maps and KeplerGL, with the use of DBSCAN and K-Means algorithms, data is clustered and a new way of connecting clusters is offered as a result of Uniform Cost Search. In the cost function, shortening the distance between clusters is assumed as a cost amplifier and increasing the passenger count is assumed to lower the cost. A good solution respect to cost function found with genetic algorithm from all triple, quadruple and quintet permutations of routes.

Benzer Tezler

  1. Kan tedarik zinciri ağ tasarımı ve süreç yönetiminde çok aşamalı stokastik programlama modelleri ve çözüm yaklaşımı

    Multi-stage stochastic programming models and solution approach for blood supply chain network design and management

    GÜL İMAMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. Y. İLKER TOPÇU

    PROF. DR. NEZİR AYDIN

  2. State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach

    Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini

    OSMAN ALPER ALTUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE AYAZ

  3. Automated lane change decision making for autonomous vehicles using machine learning techniques

    Makine öğrenmesi teknikleri ile otonom araçlarda şerit değişimine karar verme

    MEHDI NASIRI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  4. A comparative study of deep learning approaches for autonomous vehicle control

    Otonom araç kontrolü için ̇derin öğrenme yaklaşımlarının karşılaştırılması

    EMRE ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  5. Reducing in-vehicle communication overload and enhancing efficiency in autonomous and electrical vehicles

    Otonom ve elektrikli araçlarda araç içi iletişim yükünü azaltma ve etkinliğini artırma

    YUNUS KAĞAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CANSIZ