Reducing Traffic Congestion by Improving Traffic Flow: An Alternative Approach by Simulation

Öz

This study aims to propose an alternative approach for traffic flow regulation in smart city ring roads by dynamic signalization to reduce emissions and traffic congestion. Benchmarking is based on a commercially available simulator (Traffic Flow) developed by Goldratt Research Labs and AnyLogic. Static, hybrid and dynamic rules were assessed under various scenarios and selected key performance indicators (KPIs). Dynamic signalization backed up with a load cap yielded better results compared to traditional static or sensor-assisted hybrid systems. Growing cities and increasing logistics volume require ring road regulation. It can be used in conjunction with existing traffic sensors, especially in residential areas in transit and in big cities with heavy traffic. Among the ring road traffic regulations, the alternatives that are not implemented in Istanbul such as smart signalization, load cap, smart fast lane pass, and signalization on highway were evaluated in the simulation environment. Considering emergency vehicles as urgent projects, cars and trucks as normal and large projects it seems to be valid for project management as well.

Anahtar Kelimeler

• ring road
• traffic flow
• smart traffic lights
• simulation

Trafik Akışı İyileştirmesinin Trafik Sıkışıklığını Azaltmaya Etkisi: Simülasyonlu Alternatif Bakış

Öz

Çalışmanın amacı büyük şehirler için çevre yolunda dinamik trafik akışına uygun düzenlemelerle akışı iyileştirerek emisyonu azaltmak, seyahat süresini uzatan beklemeleri azaltarak yakıt tasarrufu sağlamaktır. Bir çevre yolundaki trafik akışı için farklı kuralları içeren senaryolar Goldratt Research Labs tarafından AnyLogic üzerinde hazırlanan Traffic Flow paket simülatörü kullanılarak operasyonel bazda kıyaslanmıştır. Yaygın kullanılan statik ve sensörlerle desteklenen hibrit uygulamalar yerine trafik yoğunluğuna dayalı katılım sınırı içeren dinamik sistem kullanıldığında yoldan geçen araç sayısı artmakta ve seyahat süresi kısalmaktadır. Büyüyen şehirler ve artan lojistik hacim çevre yol düzenlemesini gerektirmektedir. Özellikle transit geçişlerdeki yerleşim yerlerinde ve trafik yoğunluğu yaşanan büyük şehirlerde mevcut trafik sensörleriyle bağlantılı olarak kullanılabilecektir. Çevre yolu trafik düzenlemeleri arasında İstanbul’da uygulanmayan akıllı sinyalizasyon, yan yolun akıllı geçiş tercihine bağlanması, yola katılım sınırlaması, otoyolda trafik sinyalizasyonu gibi alternatifler simülasyon ortamında değerlendirilmiştir. Metot içindeki acil geçiş – araba – kamyon kurgusu, iş dünyasındaki acil işler – normal kapsamlı işler – geniş kapsamlı işler olarak yorumlandığında proje yönetimi için de geçerli görünmektedir.

Anahtar Kelimeler

• çevre yolu
• trafik akışı
• akıllı sinyalizasyon
• simülasyon

Kaynakça

1. Akkaya, S. ve Engin, T. (2022). Trafik simülasyon yazılımlarına genel bakış. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 5(2), 157-168. doi:10.51513/jitsa.1090209
2. Goldratt-Research-Labs. (2023). Harmony Apps- Traffic Flow Simulator. 15 Mart 2023 tarihinde Harmony-change-simulators: https://harmonyapps.com/apps/harmony-change-simulators/ adresinden alındı
3. Karayolları Genel Müdürlüğü - YOGT. (2022). 2021 Trafik ve Ulaşım Bilgileri. Ankara: KGM.
4. Ki, Y., Na, B. ve Kim, B.-I. (2019). Travel time prediction-based routing algorithms for automated highway systems. IEEE Accsess, 7, 121709-121718. doi:10.1109/ACCESS.2019.2937826
5. Köylü, M. ve Önder, M. (2017). Karmaşıklık kuramı ve kamu yönetiminde uygulanması: Yalova kentiçi ulaşım hizmetlerinin dijital modelleme ve simülasyonu. S. Demirel Üniversitesi İİB Fakültesi Dergisi, 22 (Kayfor15 Özel Sayısı), 1707-1726.
6. Kuklova, J. (2021). Highway modeling in AnyLogic for multi-agent approach to smart city management. Smart Cities Symposium Prague 2021. Prague: IEEE Computer Society. doi:10.1109/SCSP52043.2021.9447402
7. Kuklova, J. ve Pribyl, O. (2019). Framework model in AnyLogic for smart city ring road management. Smart Cities Symposium 2019. Prague: IEEE Computer Society.
8. Merkuryeva, G. ve Bolshakovs, V. (2010). Vehicle schedule simulation with AnyLogic. 12th International Conference on Computer Modelling and Simulation (s. 169-174). Riga: IEEE Computer Society. doi:10.1109/UKSIM.2010.38

9. Öztürk, N. B. (2006). Akıllı Trafik Sistemleri (yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Sakarya Üniversitesi, Sakarya.
10. Pulur, B. (2010). Trafik Kontrol Merkezinin Yapısı ve İşlevleri, Gelişmiş Dünya Metropollerindeki Ulaşım Yönetim Sistemi ile Trafik Kontrol Merkezleri (yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Bahçeşehir Üniversitesi, İstanbul.
11. Sönmez, N. (2017). Trafik Sensör Verileri kullanılarak Trafik Akış Tahmini: İstanbul Şehri İçin Bir Uygulama (yayımlanmamış yüksek lisans tezi). TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, İstanbul.
12. Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları. (2023). 15 Nisan 2023 tarihinde https://www.kureselamaclar.org/amaclar/surdurulebilir-sehirler-ve-topluluklar/ adresinden alındı
13. Uludamar, E. ve Tüccar, G. (2018). Comparison of traffic densities at different signalization timings in roundabouts. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(1), 217-223. doi:10.28948/ngumuh.386593