Marmaray hattının bulanık ı̇nme ve bı̇nme oranları ı̇le çı̇zelge optı̇mı̇zasyonu
Marmaray timetable scheduling optimization with fuzzy passenger arrival-alighting rates
Yazar: VİLDAN KİSTİK
Danışman: PROF. DR. TUNCAY CAN
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Marmaray = Marmaray ; Optimizasyon = Optimization ; Raylı sistemler = Railway systems ; Çizelgeleme = Scheduling

Özet:
İstanbul ilinin artan nüfusu ile büyük bir sorun haline gelen ulaşım sistemi zaman zaman yetersiz kalmaktadır. Özellikle iki kıtayı birbirine bağlayan köprülerin güzergahında meydana gelen trafik yoğunluğu, İstanbul'da yaşayan insanları, köprü güzergahını kullanmasalar dahi büyük bir zaman kaybının içine çekmektedir. Bu durum da şehir içi trafikten bağımsız olan ulaşım araçlarının önemini gündeme getirmektedir. Bunların başında yer alan raylı sistemler, yoğun talep görmektedir. Özellikle Anadolu ve Avrupa yakası arasında hizmet veren Marmaray hattı, şehir içi ulaşımın çok önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Mevcut durumda hizmet veren trenler ve seferler, artan taleplerle ve pandemi etkisinin geride kalmasıyla, özellikle işe gidiş ve işten çıkış saatlerinde çok yoğun ve zaman zaman da yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada, yolcu sayılarının bulanık sayılarla ifade edildiği çok amaçlı bir optimizasyon modeli kurulmuştur. Bu model, belirlenen 25 farklı strateji ile çözümlenmiş ve belirlenen stratejilerden optimal değerleri veren strateji belirlenerek trenlerin kapasiteleri ve çalışma saatleri yeniden düzenlenerek optimal çizelge elde edilmiştir. Belirlenen stratejiler hem yolcuların yolculuk sürelerini ve istasyonda bekleme sürelerini hem de işletmenin operasyonel maliyetini göz önüne alarak geliştirilmiştir. Bu stratejilere göre model, var olan çalışma sistemiyle ve belirlenen 24 stratejinin koşulları ile çözülmüştür. Kurulan modelde üç farklı amaç fonksiyonuna yer verilmiş ve bu amaç fonksiyonlarının karar değişkenleri, istasyon yoğunluk oranı, tren yoğunluk oranı ve yolcu hacmi şeklindedir. Dört farklı amaç fonksiyonunu tek bir amaç fonksiyonu olarak ifade edilebilmesi için kullanılan ideal nokta uzlaştırıcı yönteminde, her bir amaç fonksiyonuna optimal ağırlıklar atanmıştır. Belirlenen karar değişkenleri ile ifade edilen amaç fonksiyonlarından, her birinin ağırlığı, ENTROPİ tekniği ile belirlenmiştir. Nihayet elde edilen çok amaçlı optimizasyon probleminin tek bir amaç fonksiyonuna indirgenmesi sonucu ortaya çıkan optimizasyon problemi hem İdeal çözüm yaklaşımı hem de MATLAB'de genetik algoritma ile optimize edilmiştir.

Abstract:
The transportation system, which has become a big problem with the increasing population of the city of Istanbul, is inadequate from time to time. The traffic density, especially on the route of the bridges connecting the two continents, draws people living in Istanbul into a great waste of time, even if they do not use the bridge route. This situation brings the importance of transportation vehicles, which are independent of urban traffic, to the agenda. Railway systems which is the most important transportation systems among the others are in high demand. The Marmaray line, which serves between the Anatolian and European sides, constitutes a very important part of urban transportation. Trains and expeditions serving in the current situation are very busy and sometimes insufficient, especially the hours when people go to work and go back to home which means peak hours, with increasing demands and the effect of the pandemic being left behind. In this study, a multi-objective optimization model was established in which passenger numbers are expressed with fuzzy numbers. This model was analyzed with 25 different strategies determined, and an optimal schedule was tried to be obtained by determining the strategy that gives the optimal values from the determined strategies and rearranging the capacities and working hours of the trains. The determined strategies have been developed by considering both the journey times of the passengers and the waiting time at the station, as well as the operational cost of the business. According to these strategies, the model was solved with the existing working system and the conditions of the 25 strategies determined. In the established model, three different objective functions are included and the decision variables of these objective functions are station density ratio, train density ratio and passenger volume. In the ideal point compromise method, which is used to express three different objective functions as a single objective function, optimal weights are assigned to each objective function. The weight of each of the objective functions expressed with the determined decision variables was determined by the ENTROPY technique. Finally, the optimization problem, which is the result of reducing the multi-objective optimization problem to a single objective function, has been optimized by Compromise Solution and genetic algorithm in MATLAB.