Establishment Site Selection on the Iron Silk Road Route: Kapıkule-Kars Example

Year 2024, , 225 - 240, 31.01.2024

Mehmet Taha Yıkın , Evrencan Özcan

https://doi.org/10.47072/demiryolu.1320992

Cited By: 1

Abstract

The Silk Road has been one of the most important routes for trade between many civilizations throughout history. The Silk Road, which lost its importance as a result of the discovery of new trade routes after geographical discoveries, was revived as the Iron Silk Road by the route countries and opened to transportation as the Trans-Caspian International Transport Corridor. Particularly with the construction of the Marmaray tube passage, cargo coming from China goes to Europe using this passage, Turkey being an important transit country between Europe and the Far East, especially due to its geopolitical position, and the intense use of Kars and Kapıkule border gates, making our country an important one. has become a center of attraction. Considering the important factors in the selection of the establishment location, it is of great importance that the location to be chosen is in a location that provides easy access to other transportation modes, especially for the effective and efficient performance of both storage, maintenance and other logistics processes. In this study, a network consisting of 27 branches and 31 nodes was created by selecting the points where the railway network in Turkey intersects with the highway junctions between Kapıkule and Kars. Six criteria affecting location and route selection were determined, the weights of the criteria were determined with the Pythagorean fuzzy analytical hierarchical process, and the alternatives were ranked according to their importance with the COPRAS method. The found values were coded and solved in Python programming language using the Dijkstra Algorithm. In the line section between Kapıkule and Kars, the most suitable location and route selection was made at the points where the railway route intersects with the highway junctions.

Keywords

Şebeke Optimizasyonu, Dijkstra Algoritması, Demir İpekyolu

Demir İpek Yolu Güzergahında Kuruluş Yeri Seçimi: Kapıkule-Kars Örneği

Abstract

İpek Yolu, tarihi boyunca birçok medeniyet arasında ticaretin yapıldığı en önemli yollarından biri olmuştur. Coğrafi keşiflerden sonra yeni ticaret yollarının bulunması sonucunda önemini kaybeden İpekyolu, güzergâh ülkeleri tarafından demir İpek Yolu olarak yeniden canlandırılmış, Trans Hazar Uluslararası Taşıma Koridoru olarak taşımalara açılmıştır. Özellikle Marmaray tüp geçidinin yapılması ile Çin’den gelen yüklerin bu geçidi kullanarak Avrupa’ya gitmesi, Türkiye’nin özellikle Jeopolitik konumu itibari ile Avrupa ve Uzak Doğu arasında önemli bir transit ülke olması ile Kars ve Kapıkule sınır kapılarının yoğun olarak kullanılması, ülkemizi önemli bir cazibe merkezi haline getirmiştir. Kuruluş yeri seçiminde ön önemli etkenler dikkate alındığında, gerek dopolama gerek bakım, gerekse diğer lojistik süreçlerin etkin ve verimli performansı için seçilecek yerin özellikle diğer taşıma modlarına kolay erişim sağlayan bir lokasyonda olması büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Kapıkule-Kars arasında Türkiye’deki demiryolu ağının karayolu kavşak noktaları ile kesiştiği noktalar seçilerek 27 dal 31 düğümden oluşan bir şebeke oluşturulmuştur. Yer ve güzergâh seçimini etkileyen 6 tane kriterler belirlenmiş pisagor bulanık analitik hiyerarşik prosesi ile kriterlerin ağırlıkları belirlenmiş, COPRAS yöntemi ile alternatifler önem derecelerine göre sıralanmıştır. Bulunan değerler Dijkstra Algoritması kullanılarak Python programlama dilinde kodlanarak çözülmüştür. Kapıkule-Kars arasındaki hat kesiminde demiryolu güzergahının karayolu kavşak noktaları ile kesiştiği noktalarda en uygun yer ve rota seçimi yapılmıştır.

Keywords

Şebeke Optimizasyonu, Dijkstra Algoritması, Demir İpekyolu

References

• [1] D. Spetha, V. Sauter, P. Plötz and Tim Signer, “Synthetic European road freight transport flow data” Elsevier, vol. 40 pp. 107786, 2022.
• [2] D. Kirchler, L. Liberti, T. Pajor and R. W. Calvo, “UniALT for regular language constrained shortest paths on a multi-modal transportation network”, Karlsruhe Institute of Technology, vol 11, pp. 64–75, 2011.
• [3] H. Ichsan, E. Yudaningtyas and M. Muslim, “Solusi optimal pencarian jalur tercepat dengan algoritma hybrid fuzzy-dijkstra”, Jurnal EECCIS, vol. 6, No. 2, pp. 155-160, 2012.
• [4] Nurwan, W, Pranata, Muhammad R. Payu and N. Yahya,” Implementation of dijkstra algorithm and welch-powell algorithm for optimal solution of campus bus transportation” Matematika Mantık, Vol. 7, No. 1, pp. 31-40,2021.
• [5] C. Sevinç, “Karma Taşımacılık Modeli Seçimi: Bir Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi,2015.
• [6] Hale Gonce Köçken, “Şebeke Analizlerine Bulanık Yaklaşımlar, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, 2011.
• [7] Mın L., X. Hou, and J. Yang,” surface optimal path planning using an extended dijkstra algorithm” IEEE Access, vol 8, pp.147.827-837, 2020.
• [8] H. Al-Tameemı,” Usıng Dıjkstra Algorıthm In Calculatıng Alternatıve Shortest Paths For Publıc Transportatıon wıth Transfers and Walkıng” Master’s Thesis, Çankaya Unıversıty, 2014.
• [9] L. Yu, H. Jiang and L. Hua, “Anti-Congestion Route Planning Scheme Based on Dijkstra Algorithm for Automatic Valet Parking System”, appliad sciences, vol. 9, 5016, 2019.
• [10] [S. S. Biswas, B. Alam and M.N. Doja, “A Refınement of dıjkstra’s algorıthm for extractıon of shortest paths ın generalızed real tıme-multıgraphs”, Journal of Computer Science vol. 10 (4), pp.593-603,2014.
• [11] L. X. Yan and C. Y. Li, “Application of Dijkstra Algorithm in Logistics Distribution Lines” Proceedings of the Third International Symposium on Computer Science and Computational Technology,vol 10, pp. pp. 048-050,2010.
• [12] I. R. Karas and S. Demir, “Dijkstra algorithm interactive training software development for network analysis applications in GIS”, Energy Education Science and Technology vol.28(1), pp. 445-452, 2011.
• [13] M. Z. Erkaya, “Türkiye’de Demiryolu Yük Taşımacılığının Analiz Edilmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi, 2019.
• [14] D. Fan and P. Shi,” Improvement of Dijkstra’s Algorithm and Its Application in Route Planning” Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, Shandong, China, 2010.
• [15] B. He,” Application of Dijkstra algorithm in finding the shortest path”, Journal of Physics, Conference Series, Haining, ZheJiang, China,2021
• [16] Z. Zhang, W. Jigang and X. Duan, “Practical Algorithm for Shortest Path on Transportation Network”, International Conference on Computer and Information Application, Tianjin, China,2010.
• [17] C. Yın ” A Developed Dijkstra Algorithm and Simulation of Urban Path Search”, The 5th International Conference on Computer Science & Education Hefei, China, 2010.
• [18] S. Sun, Z. Duan, S. Sun and D. Yang,” How to Find the Optimal Paths in Stochastic Time-Dependent Transportation Networks, 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems, Qingdao, China, 2014.
• [19] Y. Denga, Y. Chenb, Y. Zhanga and S. Mahadevanc,” Fuzzy dijkstra algorithm for shortest path problem under uncertain environment”, Elsevier, Applied Soft Computing, vol.12 pp. 1231–1237,2012.
• [20] P. Tirastittam and P. Waiyawuththanapoom,” Public transport planning system by dijkstra algorithm: case study bangkok metropolitan area” World Academy of Science, vol:8, No:1, pp. 54-59, 2014.
• [21] Y. Sun, M. Fang and Y. Su, “AGV Path Planning based on Improved Dijkstra Algorithm”, Journal of Physics: Conference Series, Jiaxing, China, 2021.
• [22] Ş. Bayzan,”Araç Rotalarının En Kısa Yol Algoritmaları Kullanılarak Belirlenmesi ve .Net Ortamında Simülasyonu”, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli, 2005.
• [23] M. F. Altan, M. Ç. Kızıltaş ve S. C. Divrik, ”Toplu taşımada çok amaçlı karar verme ve metropoliten bir alanda servis araçlarının modellemesi”, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, vol. 8(1) pp. 99-105, 2018.
• [24] G. K. Kyzy,” Akıllı Ulaşım Sistemine Yönelik En Kısa Yol Bulma Algoritmalarının Performans Analizi”, Yüksek Lisans Tazi, Sakarya Üniversitesi, Sakarya,2019.
• [25] M. Dener, M. A. Akcayol, S. Toklu ve Ö. F. Bay, “Zamana bağlı dinamik en kısa yol problemi için genetik algoritma tabanlı yeni bir algoritma”, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi” vol. 26, No 4, pp. 915-928, 2011.
• [26] B. Malkoç, "Temel bilimler ve mühendislik eğitiminde programlama dili olarak python," Akademik Bilişim’12 - XIV. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Uşak, Türkiye, 2012.
• [27] TCDD [Online]. Available: https://www.port.tcddtasimacilik.gov.tr./kky/YBS Analiz Raporları, [Accessed March 4], 2023.