Research Article

SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği

Volume: 9 Number: 6 November 15, 2026
EN TR

SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği

Abstract

Ambulansın olay yerine ulaşma süresi (Emergency Response Time, ERT), acil sağlık hizmetlerinde hasta sağkalımını doğrudan belirleyen kritik bir parametredir. Bu çalışmada, Aydın ili Efeler ilçesinin gerçek kent içi yol ağı üzerinde ambulans ERT'si SUMO mikro-simülasyon ortamında analiz edilmiştir. Bu amaçla, iki devlet hastanesinden dört acil müdahale bölgesine yönelik sekiz güzergâh, referans, iki farklı konumda yol kapanması ve yoğun trafik olmak üzere dört senaryoda, üç yönlendirme algoritmasıyla (Dijkstra, A* ve bu çalışmada önerilen kavşak cezalı P-Dijkstra) ve on bağımsız rastgele tohumla koşularak toplam 960 simülasyon gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, kompakt kentsel ağlarda ERT'nin baskın belirleyicisinin mesafe değil kavşak sayısı olduğunu ortaya koymuştur. Nitekim bir kavşak geçişi ortalama 26,9 saniyelik gecikmeye karşılık gelirken, 100 metrelik ek mesafe yalnızca 2,8 saniyelik bir artış üretmektedir (R² = 0,742). Bu bulgu üzerine önerilen P-Dijkstra, referans senaryoda ortalama ERT'yi %8,8 azaltmıştır. Yoğun trafik senaryosunda (S3) ortalama ERT referans senaryoya kıyasla %51,2, ortalama yakıt tüketimi ise %6,2 artmıştır. Bunlara ek olarak, bazı rota-senaryo geçişinde yol kapanmasının ERT'yi %19,4'e varan oranda azalttığı Braess-benzeri bir etki gözlenmiştir. Çalışmada ayrıca, süre ve yakıt tüketimini birlikte değerlendiren çok kriterli bir maliyet fonksiyonu aracılığıyla her vaka için en uygun kaynak hastane belirlenmiştir. İki hastanenin genel ortalamaları birbirine yakın olsa da tercih edilen hastanenin vakanın konumuna ve aciliyet düzeyine göre değiştiği gösterilmiştir. Bütün bu bulgular, rota algoritmasının ve hastane atamasının koşulsuz birer varsayılan olarak değil, ağ topolojisine ve trafik rejimine duyarlı stratejiler olarak ele alınması gerektiğine işaret etmektedir.

Keywords

Ethical Statement

Bu araştırmada hayvanlar ve insanlar üzerinde herhangi bir çalışma yapılmadığı için etik kurul onayı alınmamıştır.

References

  1. Agarwal, A., & Paruchuri, P. (2016). V2V communication for analysis of lane level dynamics for better EMV traversal. In 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) (pp. 368–375). IEEE. https://doi.org/10.1109/IVS.2016.7535412
  2. Atalan, Y. A. (2021). Ambulance service for hospital selection: Optimization with discrete-event simulation application for Yozgat province of Turkey. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 3(1), 112–122. https://doi.org/10.46387/bjesr.902298
  3. Barbecho Bautista, P., Urquiza Aguiar, L., & Aguilar Igartua, M. (2022). How does the traffic behavior change by using SUMO traffic generation tools. Computer Communications, 181, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.09.023
  4. Braess, D. (1968). Über ein Paradoxon aus der Verkehrsplanung. Unternehmensforschung Operations Research, 12(1), 258–268. https://doi.org/10.1007/BF01918335
  5. Braess, D., Nagurney, A., & Wakolbinger, T. (2005). On a paradox of traffic planning. Transportation Science, 39(4), 446–450. https://doi.org/10.1287/trsc.1050.0127
  6. Cao, M., Li, V. O. K., & Shuai, Q. (2022). A gain with no pain: Exploring intelligent traffic signal control for emergency vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(10), 17899–17909. https://doi.org/10.1109/TITS.2022.3159714
  7. Chowdhury, A., Kaisar, S., Khoda, M. E., Naha, R., Khoshkholghi, M. A., & Aiash, M. (2023). IoT-based emergency vehicle services in intelligent transportation system. Sensors, 23(11), Article 5324. https://doi.org/10.3390/s23115324
  8. Cortés, C. E., & Stefoni, B. (2023). Trajectory simulation of emergency vehicles and interactions with surrounding traffic. Journal of Advanced Transportation, 2023, Article 5995950. https://doi.org/10.1155/2023/5995950

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Information Systems (Other), Transportation and Traffic

Journal Section

Research Article

Publication Date

November 15, 2026

Submission Date

July 30, 2026

Acceptance Date

September 16, 2026

Published in Issue

Year 2026 Volume: 9 Number: 6

APA
Abacı, H. (2026). SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği. Black Sea Journal of Engineering and Science, 9(6), 3093-3109. https://doi.org/10.34248/bsengineering.2004650
AMA
1.Abacı H. SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği. BSJ Eng. Sci. 2026;9(6):3093-3109. doi:10.34248/bsengineering.2004650
Chicago
Abacı, Hüseyin. 2026. “SUMO Ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği”. Black Sea Journal of Engineering and Science 9 (6): 3093-3109. https://doi.org/10.34248/bsengineering.2004650.
EndNote
Abacı H (November 15, 2026) SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği. Black Sea Journal of Engineering and Science 9 6 3093–3109.
IEEE
[1]H. Abacı, “SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği”, BSJ Eng. Sci., vol. 9, no. 6, pp. 3093–3109, Nov. 2026, doi: 10.34248/bsengineering.2004650.
ISNAD
Abacı, Hüseyin. “SUMO Ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği”. Black Sea Journal of Engineering and Science 9/6 (November 15, 2026): 3093-3109. https://doi.org/10.34248/bsengineering.2004650.
JAMA
1.Abacı H. SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği. BSJ Eng. Sci. 2026;9:3093–3109.
MLA
Abacı, Hüseyin. “SUMO Ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği”. Black Sea Journal of Engineering and Science, vol. 9, no. 6, Nov. 2026, pp. 3093-09, doi:10.34248/bsengineering.2004650.
Vancouver
1.Hüseyin Abacı. SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği. BSJ Eng. Sci. 2026 Nov. 15;9(6):3093-109. doi:10.34248/bsengineering.2004650