Geri Dön

İstasyonsuz paylaşımlı ulaşım sistemleri için kullanıcı yürüme davranışı tabanlı konumlandırma stratejisi geliştirilmesi

Development of a user walking behavior-based positioning strategy for dockless shared transportation systems

  1. Tez No: 971914
  2. Yazar: GÜRKAN ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ulaşım, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Akıllı ulaşım sistemleri, Elektrikli ulaşım sistemleri, Harita optimizasyonu, Sürdürülebilir ulaşım, Şehiriçi ulaşım, Intelligent transportation systems, Electric transport systems, Map optimisation, Sustainable transport, Urban transport
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Paylaşımlı ulaşım sistemleri, özellikle büyükşehirlerde yaşanan ulaşım ve park sorunlarına yenilikçi çözümler sunmaktadır. Bu sistemlerin önemli bir bileşeni olan mikromobilite çözümleri, şehir içindeki trafik sıkışıklığı, park yeri bulma güçlükleri ve toplu taşımaya erişimde yaşanan zorluklar nedeniyle giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu sistemler, kullanılan taşıt türünden bağımsız olarak (e-skuter, bisiklet, motosiklet, otomobil vb.) istasyonlu ve istasyonsuz olmak üzere iki temel kategoriye ayrılmaktadır. İstasyonsuz modeller, kullanıcıların araçları istedikleri zaman ve yerde alıp bırakabilmelerine olanak tanıyarak kullanıcılara benzersiz bir esneklik sunmaktadır. Ancak, bu esneklik operatör firmalar açısından bir dizi operasyonel zorluğu da beraberinde getirmektedir. Bu sorunların başında, yüksek talep gören bölgelerde talep edilen sayıda araç bulunamazken, düşük talep gören bölgelerde araçların atıl durumda beklemesi olarak özetlenebilecek arz-talep dengesizliği gelmektedir. Yapılan bilimsel ve akademik çalışmalarda, öncelikle kullanıcı taleplerinin başarılı şekilde tahmin edilmesi, sonrasında araçların az talep olan bölgeden çok talep olan bölgeye taşınması yani yeniden dengelenmesi (rebalancing) amaçlanmaktadır. Yeniden dengeleme adımında hizmet alanındaki aktif araç durumunu da göz önünde bulundurarak bölgelere yerleştirilmesi gereken araç sayısı ve bu araçların nereden karşılanacağı belirlenmektedir. Bu adımda önemli bir diğer bileşen olan konuşlandırma/yerleştirme/konumlandırma (placement/positioning) stratejisi bulunmaktadır. Bu strateji, kullanıcı taleplerini göz önünde bulundurarak, talepleri karşılayacak araç yerleşim aday noktalarının mekânsal optimizasyonu olarak tanımlanabilir. Literatürde bu çalışmalar için Maksimal Kapsama Yeri Problemi (Maximal Covering Location Problem-MCLP), Konum Tahsisi Problemi, Tesis Yerleşim Problemi gibi çeşitli modeller kullanılmaktadır. MCLP'nin temel amacı belirli bir hizmet mesafesinin içinde, mümkün olan en yüksek sayıda talebi kapsayacak hizmet noktalarının tespit edilmesidir. Paylaşımlı ulaşım sistemlerinde bu kapsama, kullanıcıların o araçlara ulaşmak için yürümeyi kabul ettikleri mesafe veya zaman olarak ifade edilebilir. Literatürdeki çalışmalarda, kullanıcıların yürüme toleransının ve istekliliğinin doğru şekilde modellenmesi ve bir diğer etmen olan eğim parametresinin modele entegre edilmesi göz ardı edilmiştir. Bu çalışma, kullanıcıların sürüş öncesi yürüme sürelerini tespit ve analiz etmeyi amaçlamıştır. Bu analiz doğrultusunda hem mesafeye hem de eğime bağlı yürüme davranışları modellenmiş ve literatürdeki çalışmalardan daha başarılı yerleşim modeli geliştirilmiştir. Talep noktalarını kapsayacak şekilde ve gelecek taleplerin en az yürüme süreleri ile araçlara ulaşabilmesini sağlayan yürüme davranışı tabanlı MCLP (Walking-Behaviour Based MCLP – WB-MCLP) modeli önerilmiştir. Geliştirilen WB-MCLP modeli, literatürdeki DT-MCLP modeli (Distance Tolerance MCLP) ve bu modelin (bu tezde geliştirilmiş) eğim parametresi eklenen versiyonu olan DT-MCLP+S (Distance and Slope Tolerance MCLP) modellerinin yanında rastgele yerleşim ve genetik algoritma stratejileri ile karşılaştırılmıştır. Geçmiş sürüş verilerinden elde edilen talep noktaları ve bu noktaları kullanarak filtrelenmiş ızgara şeklindeki farklı boyutlardaki (250, 500, 750 ve 1000 m) aday noktaları bulunmuştur. Aday noktaları oluştururken ve modelleri test ederken tekrarlanan k-katlı çapraz doğrulama (repeated k-fold cross validation) yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin birçok şehir ve bölgede eğimi ve yürüme davranışını başarılı şekilde temsil ederek diğer modellerden daha başarılı sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Özetle bu çalışma, kullanıcı davranışları, çevresel faktörler ve operasyonel stratejiler arasındaki etkileşimi kapsamlı bir şekilde analiz ederek, paylaşımlı ulaşım sistemlerinin verimliliğini artırmaya yönelik yenilikçi yaklaşım geliştirmiştir. Elde edilen bulgular, önerilen modelin mesafe ve eğim faktörlerinin birlikte ele alınması ile kullanıcı davranışını daha gerçekçi yansıtarak istasyonsuz paylaşımlı skuter sistemlerinin optimizasyonunda anlamlı iyileştirmeler sağladığını kanıtlamıştır. Bu çalışma, paylaşımlı istasyonsuz ulaşım sistemlerinin optimizasyonunu hedefleyen mobilite hizmeti sağlayıcılarına, şehir planlamacılarına ve bu alanda çalışmak isteyen araştırmacılara değerli bilgiler sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Shared transportation systems offer innovative solutions to transportation and parking problems, especially in metropolitan areas. Micromobility solutions, which are an important component of these systems, are becoming increasingly important due to urban traffic congestion, difficulties in finding parking spaces, and challenges in accessing public transport. These systems are categorised into two main types—docked and dockless—regardless of the type of vehicle used (e-scooter, bicycle, motorcycle, car, etc.). Dockless (stationless or free-floating) models offer users unique flexibility by allowing them to pick up and drop off vehicles at any time and place. However, this flexibility also brings a number of operational challenges for operators. Chief among these is the supply-demand imbalance, which can be summarised as the inability to find the required number of vehicles in high-demand areas, while vehicles remain idle in low-demand areas. In scientific and academic studies, the primary aim is to accurately predict user demand, followed by transferring vehicles from low-demand to high-demand areas. In this rebalancing step, the number of vehicles to be placed in different areas and where these vehicles will come from are determined, taking into account the current active vehicle status in the service area. An important additional component at this stage is the placement/positioning strategy. This strategy can be defined as the spatial optimisation of candidate vehicle placement points to meet user demands. Various models are used in the literature for these studies, such as the Maximal Covering Location Problem (MCLP), Location Allocation Problem, and Facility Location Problem. The main purpose of MCLP is to identify service points that will cover the maximum possible demand within a specified service distance. In shared transportation systems, this coverage can be expressed as the distance or time users are willing to walk to access those vehicles. Studies in the literature have overlooked accurately modelling users' walking tolerance and willingness, as well as integrating another factor—slope—into the model. This study aims to determine and analyse users' walking durations before rides. Based on this analysis, walking behaviours depending on both distance and slope were modelled, and a placement model more successful than those in the literature was developed. A Walking Behaviour Based MCLP (WB-MCLP) model is proposed to cover demand points and ensure that future demands can access vehicles with minimal walking times. The developed WB-MCLP model was compared with the DT-MCLP (Distance Tolerance MCLP) model in the literature, the improved version of this model (developed in this thesis) with an added slope parameter—DT-MCLP+S (Distance and Slope Tolerance MCLP)—as well as random placement and genetic algorithm strategies. Demand points obtained from historical trip data were used to generate filtered candidate points in grid form with different sizes (250, 500, 750, and 1000 m). During candidate point generation and model testing, the repeated k-fold cross-validation method was used. The results showed that the proposed method achieved more successful outcomes than other models in many cities and regions by effectively representing slope and walking behaviour. In summary, this study developed an innovative approach to improving the efficiency of shared transportation systems by comprehensively analysing the interaction between user behaviours, environmental factors, and operational strategies. The findings proved that incorporating both distance and slope factors into the model more realistically reflects user walking behaviour, providing significant improvements in the optimisation of stationless shared e-scooter systems. This study offers valuable insights to mobility service providers, urban planners, and researchers seeking to optimise free-floating shared transportation systems.

Benzer Tezler

  1. Analysis of e-bike charging station locations: Case of Kadıköy, Istanbul

    E-bisiklet şarj istasyonu konumlarının analizi: Kadıköy, İstanbul örneği

    SERRA GARİPAĞAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU

  2. Otonom ve paylaşımlı araç yönetim sistemi

    Autonomous and shared vehicle management system

    ERDİ ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    UlaşımBursa Uludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ÇAVDUR

  3. Implementing integrated mobility by optimizing bikeshare station locations; İstanbul Technical University, Ayazağa Campus

    Bisiklet paylaşım istasyonu konumlarını optimize ederek entegre mobilitenin uygulanması; İstanbul Teknik Üniversitesi, Ayazağa Yerleşkesi

    VAGHAR BAHOJB GHODSİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAK DEMİREŞ ÖZKUL

  4. Farklı arazi kullanımlarına dayalı alternatif bisiklet paylaşım istasyonu yer seçimi için cbs tabanlı hibrit bir yaklaşım

    A gis-based hybrid approach for alternative bike-sharing station site selection based on different land use

    EZGİ EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    UlaşımAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FARUK FIRAT ÇALIM