Urban Public Transportation Systems Modeling With Linear Goal Programming Approach

Öz

With the rapid population growth in recent years, due to the increase in the number of city buses used in public transportation; environmental pollution, noise, passenger dissatisfaction, cost, etc. such problems are also increasing. In this context; it is of great importance to plan factors such as the route of the buses, the number and frequency of bus trips, passenger carrying capacity, and waiting times. Efficient and rational planning and sustainability of public transport and transportation systems, optimum use of the existing capacity are critical issues for decision makers, due to the high economic costs of investments in public transport and transportation systems. Therefore, in terms of environmental, economic and social welfare aspects, it is seen as an absolute necessity for urban public transportation systems to be optimally planned, efficient and sustainable. In this study; by applying a linear goal programming approach, a new system design based on meeting passenger demands was developed and city bus schedule optimization was performed. For the bus transportation system; number of voyages, voyage frequency, passenger capacity, etc. The current situation has been analyzed in terms of such parameters, and an optimization model has been created to meet the daily passenger demand. After all; the optimum number of voyages and voyage frequency model results were evaluated and the size of the financial gains obtained was examined.

Anahtar Kelimeler

• Goal programming
• Line scheduling
• Optimization
• Public transport

Doğrusal Hedef Programlama Yaklaşımı İle Şehir İçi Toplu Ulaşım Sistemlerinin Modellenmesi

Öz

Son yıllardaki hızlı nüfus artışı ile birlikte, toplu taşımada kullanılan şehir içi otobüslerin sayısının artması nedeniyle; çevre kirliliği, gürültü, yolcu memnuniyetsizliği, maliyet vb. gibi sorunlar da artmaktadır. Bu kapsamda; otobüslerin güzergahı, otobüs sefer sayısı ve sıklığı, yolcu taşıma kapasitesi, bekleme süreleri gibi faktörlerin planlanması büyük önem arz etmektedir. Toplu taşıma ve ulaşım sistemlerinde yapılacak yatırımların ekonomik maliyetlerinin çok yüksek olması nedeniyle toplu taşıma ve ulaşım sistemlerinin verimli ve rasyonel planlanması ve sürdürülebilirliği, mevcut kapasitenin optimum kullanılması, karar vericiler için kritik bir konudur. Bu nedenle, çevresel, ekonomik ve toplumsal refah boyutları açısından şehir içi toplu taşıma sistemlerinin optimum planlanması, verimli ve sürdürülebilir olması mutlak bir zorunluluk olarak görülmektedir. Bu çalışmada; doğrusal hedef programlama yaklaşımı uygulanarak, yolcu taleplerini karşılamayı temel alan yeni bir sistem tasarımı geliştirilerek, şehir içi otobüs sefer çizelgeleme optimizasyonu yapılmıştır. Otobüs ulaşım sistemi için; sefer sayısı, sefer sıklığı, yolcu kapasitesi vb. gibi parametreler açısından mevcut durum analiz edilmiş olup, günlük yolcu talebini karşılayan sefer sayısı optimizasyon modeli oluşturulmuştur. Sonuçta; optimum sefer sayısı ve sefer sıklığı model sonuçları değerlendirilmiş ve elde edilen maddi kazanımların boyutu irdelenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Hat çizelgeleme
• Hedef programlama
• Optimizasyon
• Toplu taşıma

Kaynakça

1. [1] Banks, J. H. (1990). Optimal headways for multi-route transit systems. Journal of Advanced Transportation, 24, 127–154.
2. [2] Ceder, A. (2007). Public transit and operation- Theory, Modelling and Practice (1. Edition).UK: Butterworth-Heinemann.
3. [3] Ceylan, H., & Özcan, T. (2018). Otobüs ağlarındaki sefer sıklıklarının armoni araştırması algoritması ile optimizasyonu: Mandl test ağı üzerine bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(6), 1107-1116.
4. [4] Doğan, G., & Özuysal M. (2017). Toplu ulaşımda bekleme süresini etkileyen faktörlerin incelenmesi: güvenirlik, yolcu bilgilendirme sistemi ve fiziksel koşullar. İMO Teknik Dergi, 7927-7954.
5. [5] Gençer, M.A., Alakaş, H.M., Eren, T., & Hamurcu, M. (2018). Ankara Metrosu M1 hattı hareket saatlerinin çizelgelenmesi: Bir karar destek sistemi uygulaması. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları, 1(2), 108-128.
6. [6] Sazı Murat, Y. ve & Demirkollu, M. (2017). Hedef programlama yöntemi ile otobüs sefer sayılarının tespit edilmesi. 1nd International Turkish World Engineering and Science Congress, Antalya, 7-10.
7. [7] Bağdatlı, M.E.C. (2020). Niğde ili toplu taşıma sistemlerinin yolcu talepleri açısından incelenmesi. NÖHÜ Müh. Bilim Dergisi, 9(1), 405-413.
8. [8] Silman, L. A., Barzily, Z., & Passy, U. (1974). Planning the route system for urban busses. Computers & Operations Research, 1(2), 201-211.

9. [9] Furth, P. G., & Wilson, W. H. M. (1981). Setting frequencies on bus routes: Theory and practice. Transportation Research Record, 818, 1-7.
10. [10] Oudheusden, D. L., & Zhu, W. (1995). Trip frequency scheduling for bus route management in Bangkok. European Journal of Operational Research, 83, 439-451.
11. [11] Baaj, M. H., & Mahmassani, H. S. (1995). Hybrid route generation heuristic algorithm for the design of transit networks. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 3 (1), 31-50.
12. [12] Ceder, A. (2002). Urban transit scheduling: framework, review, and examples. ASCE Journal of Urban Planning and Development, 128 (4), 225–244..
13. [13] Mesquita, M., Moz, M., Paias, A., Paixao, J., Pato, M. V., & Respicio, A. (2008). Solving public transit scheduling problems. Universidade de Lisboa, Lizbon.
14. [14] Sun, C., Zhou, W., & Wang, Y. (2008). Scheduling combination and headway optimization of bus rapid transit. Systems Engineerıng And Information Technology, 8(5), 61-67.
15. [15] Alp, S. (2008). Doğrusal hedef programlama yönteminin otobüsle kent içi toplu taşıma sisteminde kullanılması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 1:13, 73-91.
16. [16] Uludağ, N. (2010). Bulanık optimizasyon ve doğrusal hedef programlama yaklaşımları ile otobüs hatlarının modellenmesi (Doktora Tezi). Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Denizli.
17. [17] Ruisanchez, F., Dell’Olio, L., & Ibeas, A. (2012). Design of a tabu search algorithm for assigning optimal bus sizes and frequencies in urban transport services. Journal of Advanced Transportation, 46, 366-377.
18. [18] Deri, A. (2012). Akıllı kart verileri kullanılarak toplu ulaşım yolculuk talebinin belirlenmesi ve sefer çizelgeleme optimizasyonu (Yüksek Lisans Tezi. Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, İzmir.
19. [19] Huang, Z., Ren, G., & Liu, H. (2013). Optimizing bus frequencies under uncertain demand: Case study of the transit network in a developing city. Mathematical Problems in Engineering.
20. [20] Martínez, H., Mauttone, A., & Urquhart, M. E. (2014). Frequency optimization in public transportation systems: Formulation and metaheuristic approach. European Journal of Operational Research, 236 (1), 27-36.
21. [21] Berrebi, S. J., Watkins, K. E., & Laval, J. A. (2015). A real-time bus dispatching policy to minimize passenger wait on a high frequency route. Transportation Research Part B, 81, 377-389.
22. [22] Demirkollu, M. (2017). Hedef programlama yöntemi ile otobüs sefer sayılarının tespit edilmesi (Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, Denizli.
23. [23] Chakroborty, P. (2017). Optimal routing and scheduling in transportation: using genetic algorithm to solve difficult optimization problems, Indian Institute of Technology Transportation.
24. [24] Aydın, Y. B. (2021). Toplu Taşımada İşletme Planlaması ve Optimizasyonu: Sakarya Uygulaması (Yüksek Lisans Tezi). Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
25. [25] Şahinbaş, K. (2022). Gerçek Hayat Verileriyle Makine Öğrenmesi Algoritmalarına Dayalı Otobüs Durak Süresi Tahmini. Dicle University Journal of Engineering, 13:3, 421-428.
26. [26] Taha, H. A. (2000). Operational Reserarch an Introduction. Literatür Yayıncılık.