Meta-sezgisel algoritmalar ile karayolu boykesit optimizasyonu
Optimization of highway vertical alighment by meta-heuristic algorithms
Yazar: SINA ASHERLOU
Danışman: DOÇ. DR. ERHAN BURAK PANCAR ; PROF. DR. ŞEREF ORUÇ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Kara yolları = Highways ; Metasezgisel algoritmalar = Metaheuristic algorithms ; Optimizasyon = Optimization

Özet:
Karayolu boykesit tasarımında en önemli problemlerden biri kırmızı çizginin kontrolünün sağlıklı ve kısa sürede yapılamamasıdır. Bu sebeple hem zaman kaybedilmekte hem de her noktada tam kontrol mümkün olmadığından kontrol dışı uygulamalar gerçekleşmektedir. Kırmızı çizgi optimizasyonu tasarım kriterlerini karşılamanın yanı sıra toplam hafriyat miktarının en aza indirilmesini de içermektedir. Günümüzde kırmızı çizginin tasarımı deneme yanılma ile yapılmaktadır. Ancak fazlasıyla matematiksel işlemleri olduğundan önemli ölçüde zaman kaybına yol açmaktadır. Son yıllarda meta-sezgisel algoritma yöntemleri kullanılarak kırmızı çizgi optimizasyonu ile ilgili çalışmalar yapılmıştır. Bir karayolu projesinde kırmızı çizginin optimizasyonu doğrudan hafriyat optimizasyonunu etkilemektedir. Bu kapsamda pik noktaların otomatik bulunması aynı zamanda eğim sınır şartlarına da uyumlu olması ve en önemlisi hafriyat miktarı hesaplama sırasında arazi üzerinde siyah kotların otomatik bulunması minimum maliyete neden olan optimum kırmızı çizgi tasarımında yadsınamaz bir gerçektir. Bu kapsamda çeşitli tasarım kısıtlamalarına da dikkat ederek minimum maliyete neden olan optimum kırmızı çizgi bulunmalıdır. Ancak literatürde bulunan eksikliklerin giderilmesi, sadece çok aşamalı bir optimizasyon tekniği ile mümkün olabilecektir. Bu çalışmada hafriyat dengelemesi, yani yarma dolgu miktarını eşitleyecek ve aynı zamanda sıfır denilecek kadar az bir değer bulabilecek bir yazılım kodlaması hazırlanacaktır. Tasarlanan yazılımda tek amaçlı optimizasyon yöntemlerinden Yapay Arı Koloni (ABC), Ateşböceği Algoritması (FA) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) kullanılmaktadır. Aynı şekilde çok amaçlı optimizasyon algoritmalarından Kuvvet Pareto Evrimsel Algoritması (SPEA2), Parçacık Sürü Optimizasyonu (MOPSO) ve Bastırılmamış Sınıflandırmalı Genetik Algoritma (NSGA III) kullanılmış ve yazılıma entegre edilerek karşılaştırılmıştır. Bu bağlamda, sunulan algoritmanın kırmızı çizgi optimizasyonunda başarılı bir ölçekte kullanılabileceğinin temel çalışması gerçekleştirilmiştir. Son olarak yöntemler üzerinden elde edilen sonuçlar çok çok tatmin edici bir seviyededir. Ancak, bu bağlamda genel olarak tek amaçlı yöntemlerden PSO yöntemi hafriyat dengelemesini neredeyse sıfıra yakın bir değer bulmuştur. Çok amaçlı yöntemlerden SPEA2 yönteminin sonuçlarının daha güvenilir ve istikrarlı olduğu görülmüş ve sonuçların tatmin edici seviyede olduğu  belirlenmiştir.

Abstract:
One of the most important problem in highway vertical alignment design is the inability to control the grade line in a healthy and short time. For this reason, both time is lost and uncontrolled aplications take place because full control is not possible at every point. Grade line optimization includes meeting the design criteria while minimizing the total amount of earthwork. Today, the grade line is designed through heuristic approaches. However, due to the excessive number of mathematical procedures, it causes a considerable loss of time. In recent years, researchers have conducted studies on grade line optimization through meta-heuristic algorithm methods. The optimization of the grade line in a highway project directly affects the excavation optimization. In this context, automatic detection of the peak points, their compatibility with the slope boundary conditions, and most importantly, the automatic detection of ground elevations on the land during the computation of the earthwork amount are the facts that cannot be ignored in terms of the optimum grade line design as it brings minimum cost. The optimum grade line with the minimum cost should be determined by considering various design restrictions. However, it will only be possible to eliminate the deficiencies in the literature with a multi-stage optimization technique. In this study, a software code will be prepared to balance the amount of excavation, that is cleavage filling, and to find a value that is less than zero. The designed software was integrated into Artificial Bee Colony (ABC), Firefly Algorithm (FA) and Particle Swarm Optimization (PSO), which are one of the single-objective optimization methods, and with Force Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2), Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Unqualified Classified Genetic Algorithm (NSGA III) , which are among the multi-objective optimization algorithms, and the basic study showing that the presented algorithm can be used in a successful scale in grade line optimization was carried out. Finally, the results obtained through the methods are at a very satisfactory level. However, in this context, the PSO method, one of the single-objective methods, found excavation balancing to be almost zero and the results of the SPEA2 method, one of the multi-objective methods, were made more reliable and stable and the results were determined at a very satisfactory level.