Trafik tıkanıklığı dikkate alınarak çekici kamyon ve vinçlerin bekleme lokasyonlarının optimizasyonu / Güşta Dilaver ; thesis advisor Eda Yücel.

Tez (Yüksek Lisans Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Nisan 2021

Bu tezde, kaza müdahale araçları olan çekici kamyon ve vinçler için şehir içinde uygun bekleme lokasyonlarının belirlenmesi problemi ele alınmıştır. Şehir içinde farklı noktalarda meydana gelen kazalar, çekici araçlara ihtiyaç duymakta ve oluştukları bölgelerde farklı boyutlarda trafik tıkanıklıklarına sebep olmaktadır. Geçmişte farklı boyutlardaki kazaların oluştukları bölgelerde trafiği ne şekilde etkileyebildiği, yollara yerleştirilmiş olan sensörler aracılığı ile tespit edilebilmektedir. Gün içinde farklı sayıda, farklı zaman ve lokasyonlarda ve farklı tıkanıklık etkisine sahip kaza oluşma durumları, tez kapsamında farklı senaryolar ile modellenmiştir. Farklı kaza senaryoları dikkate alınarak, çekici araçların gün içerisinde bekleyecekleri lokasyonların, kazalara kaza anından çekici aracın sevk edilmesine kadar geçen toplam müdahale süresi ve kazaların sebebiyet verdiği trafik tıkanıklığı en küçüklenecek şekilde belirlenmesi hedeflenmiştir. Problemin çözümü için öncelikle bir karma tamsayılı matematiksel programlama modeli geliştirilip modelin geçerlemesi yapılmıştır. Ancak gerçek boyutlu problem örnekleri için matematiksel modelin makul sürede kaliteli sonuç vermemesi nedeniyle sezgisel çözüm yöntemi Açgözlü Rassallaştırılmış Uyarlamalı Arama Yordamı geliştirilmiştir. İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nden alınan gerçek veriler üzerinde yapılan çalışma ile kaza senaryoları oluşturulmuş ve kazaların yayılma etkisi analiz edilerek gerçekçi veri setleri oluşturulmuştur. Önerilen yöntemin ve bu yöntemin farklı iki versiyonunun etkinliği, gerçek problem örnekleri üzerinde deneysel çalışmalar ile test edilmiştir.

In this study, we study the location routing problem for determining the waiting locations of incident response vehicles, i.e. tow trucks. Incidents that occur at different points in a city, require tow trucks and cause traffic congestion at different volumes in the regions where they occur. How different incidents may affect the traffic can be determined by the sensors placed on the roads. Different number of incidents, different occurrence times and locations of incidents and different sizes of that traffic congestion under they cause are handled through different scenarios under the scope of this thesis. Considering different incident scenarios, the locations where the tow trucks should wait during the day are aimed to be determined in a way that minimizes the intervention time from the occurrence time of incident to the dispatch time and the traffic congestion caused by the incidents. To address the problem, first a mixed integer mathematical programming model has been developed and validated. However, because of that quality solutions could not be provided in a reasonable time by mathematical model, heuristic solution approach Greedy Randomized Adaptive Search Procedure has been developed. Incident scenarios have been created by use of real data obtained from Istanbul Metropolitan Municipality and realistic data sets have been created by analyzing the congestion spreading effect of the incidents. We demonstrate the performance of the proposed heuristic algorithm and its two different versions through realistic problem instances.