IŞIKLI KAVŞAKLARDA TRAFİK SİNYAL SÜRELERİNİN OPTİMİZASYONU İLE GECİKME VE KUYRUK SÜRELERİNİN AZALTILMASI

Öz

Bu çalışmada, yoğun saatlerde trafik akışı sorunları yaşanan bir ana kavşaktaki gecikme ve araç kuyruklarının, trafik ışığı sürelerinin optimize edilmesi yoluyla azaltılması amaçlanmıştır. Çalışma alanı olarak, özellikle 14:00–15:00 saatleri arasında yüksek yoğunluk gözlenen bir kavşak seçilmiştir. Kavşaktaki mevcut trafik düzeni sistematik biçimde analiz edilmiş; araç sayımları, geçiş süreleri ve trafik yoğunluğu gibi veriler toplanarak simülasyon tabanlı bir model oluşturulmuştur. Arena yazılımı kullanılarak farklı ışık süresi senaryolarının etkileri test edilmiş ve sistem performansı bekleme süreleri ile kuyruk uzunluğu kriterleri üzerinden değerlendirilmiştir. Analizler, yol 1 ve yol 3 için Beta dağılımı, yol 2 için ise normal dağılımın trafik akışını modellemek için uygun olduğunu göstermiştir. Elde edilen en uygun senaryoda ortalama bekleme süresi %43,88, bekleyen araç sayısı ise %53,63 oranında azalmıştır. Bu sonuçlar, literatürdeki benzer çalışmalarda rapor edilen iyileşmelerle tutarlılık göstermektedir. Çalışma, hem akademik bilgi birikimine katkı sağlamakta hem de kavşak düzeyinde uygulanabilir trafik yönetimi stratejilerinin geliştirilmesine olanak tanımaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Simülasyon
• kavşak
• bekleme süreleri
• trafik ışığı
• trafik akışı

Destekleyen Kurum

Varaka Kağıt Sanayi A.Ş.

Etik Beyan

Bu çalışma yürütülürken, ilgili tüm etik kurallarına ve akademik dürüstlük ilkelerine titizlikle uyulmuştur. Araştırma sürecinde toplanan veriler yalnızca bilimsel amaçlarla kullanılmış olup, herhangi bir kişi veya kurumun özel bilgisi izinsiz şekilde paylaşılmamıştır. Çalışmada yer alan simülasyon ve analizler, tarafsız bir biçimde gerçekleştirilmiş ve sonuçlar dürüstçe raporlanmıştır.

Teşekkür

Çalışmada katkılarından dolayı Tüm Varaka Ar-Ge ekibine teşekkürlerimi sunarım.

OPTIMIZATION OF TRAFFIC SIGNAL TIMINGS AT SIGNALIZED INTERSECTIONS TO REDUCE DELAY AND QUEUE LENGTHS

Öz

This study aims to reduce delays and vehicle queues at a signalized intersection during peak hours through the optimization of traffic signal timings. The study area was selected as a major intersection experiencing high traffic volumes, particularly between 14:00 and 15:00. The existing traffic system was systematically analyzed, and data including vehicle counts, travel times, and traffic densities were collected to develop a simulation-based model. Using Arena software, the effects of different signal timing scenarios on system performance were evaluated in terms of vehicle waiting times and queue lengths. Analyses indicated that Beta distribution was appropriate for modeling traffic flow on roads 1 and 3, while normal distribution was suitable for road 2. Under the optimal scenario, the average waiting time decreased by 43.88%, and the number of vehicles in the queue was reduced by 53.63%. These results are consistent with improvements reported in similar studies in the literature. The study contributes to the academic knowledge base and provides practical strategies for traffic management at the intersection level, offering insights that can be applied to comparable urban traffic conditions.

Anahtar Kelimeler

• Simulation
• junction
• waiting times
• traffic light
• traffic flow

Destekleyen Kurum

Varaka Paper Industry Joint Stock Company

Etik Beyan

Throughout the conduct of this study, all relevant ethical guidelines and principles of academic integrity were strictly adhered to. The data collected during the research process were used solely for scientific purposes, and no private information of any individual or institution was shared without consent. The simulations and analyses presented in this study were carried out impartially, and the results have been reported honestly.

Teşekkür

I would like to express my gratitude to the entire Varaka R&D team for their contributions to this study.

Kaynakça

1. [1] İnağ T. ve Arıkan M., “Kavşaklarda trafik ışık optimizasyonu: Ankara ili’nde bir uygulama”, Politeknik Dergisi, 28(1): 45-58, (2025).
2. [2] AbouRizk S. and Mohamed Y., (2000) Simphony-An Integrated Environment for Construction Simulation, Simulation Conference, 10-13 December 2000, Orlando, USA
3. [3] Smith, S. F., Barlow, G. J., & Xie, X.-F. (2008). Scalable Urban Traffic Control (SURTRAC). The Robotics Institute, Carnegie Mellon University.
4. [4] Özkan, A., Yılmaz, B., & Demir, C. (2024). Simulation-based traffic analysis of urban intersections in Turkey. Journal of Traffic and Transportation Engineering. Retrieved from https://dergipark.org.tr/ulakbim
5. [5] Acerce, A., & Al-Khayyat, A. (2020). An NSGA-II-Based Optimization Case Study from Dhahran, Saudi Arabia. Sustainability, 12(18), 7394. https://doi.org/10.3390/su12187394
6. [6] Kou, W., Zhang, Y., Li, Z., Zhang, Y., & Li, Y. (2018). Multiobjective optimization model of intersection signal timing considering emissions based on field data: A case study of Beijing. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 144(7), 04018033. https://doi.org/10.1061/JTEPBS.0000197
7. [7] Siddiqui, S. (2015). Signal timing evaluation and optimization: A case study of an intersection in Bozeman. Montana State University. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2348.9362
8. [8] Mahato, S. (2025). Multi-agent reinforcement learning for urban traffic light control: A comparative study. Journal of Intelligent Transportation Systems. (Forthcoming).,

9. [9] Karayolları Genel Müdürlüğü, 2005. Karayolu Tasarım El Kitabı. Ankara.
10. [10] Yılmaz, H., Ilıcalı, M., (2024). Alternatif Dlt Sinyalize Kavşağın Simülasyon ile Analiz Edilmesi, Journal of Technology and Applied Sciences 7(2) s.213-235, DOI: 10.56809/icujtas.1494087
11. [11] Yayla, N., 2004. Karayolu Mühendisliği. Birsen Yayınevi.
12. [12] Celtek, S.A., Durdu, A.and Alı, M.E.M.,” Real-time traffic signal control with swarm optimization methods”, Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 166, (2020).
13. [13] Duman, Z.N., Murat, Y.S.and YİLmaz, M., “Koordine Kavşaklarda Sinyalizasyon Sistemine Etki Eden Parametrelerin İncelenmesi Vaka Durum Çalışması”, Politeknik Dergisi, 1-1, (2023).
14. [14] Tomescu, O., Moise, I.M., Stanciu, A.E.and Batros, I., “Adaptive traffic light control system using ad-hoc vehicular communications network”, Taiwanese Association for Artificial Intelligence, 74(2): 1-8, (2012).
15. [15] Mo, Z., Zhang, Y., & Zhang, Y. (2022). CVLight: Decentralized learning for adaptive traffic signal control. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 141, 103728. https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103728
16. [16] Çakıcı, Z., & Murat, Y. S. (2021). Sinyalize dönel kavşaklarda diferansiyel gelişim algoritması ile sinyal süre optimizasyonu. Elektrik, Elektronik, Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendislik Dergisi (ECJSE), 8(2), 635-651. https://doi.org/10.31202/ecjse.861429
17. [17] Wang, L., Wang, Y.-X., Li, J.-K., Liu, Y., & Pi, J.-T. (2024). Çevrimdışı Takviyeli Öğrenmeye Dayalı Uyarlanabilir Trafik Sinyali Kontrol Yöntemi. Uygulamalı Bilimler, 14 (22), 10165. https://doi.org/10.3390/app142210165