Uyarlamalı seçim yöntemi ile geliştirilmiş yapay arı koloni algoritması kullanılarak Türkiye'nin ulaştırma enerjisi talebinin tahmin edilmesi
Estimation of Turkey's transportation energy demand using artificial bee colony algorithm developed with the adaptive selection method
Yazar: SAFA DÖRTERLER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Enerji optimizasyon modeli = Energy optimization model ; Eğri uydurma algoritmaları = Curve fitting algorithms ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Parametre optimizasyonu = Parameter optimization ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms ; Toplu taşıma araçları = Public transportation vehicles ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm ; Yolcu taşımacılığı = Passenger transportation

Özet:
Bu çalışma, Ulaştırma Enerjisi Talebi (UET)'ni daha doğru bir şekilde tahmin etmek için uygun bir arama denklemini uyarlamalı olarak seçebilen yeni bir modifiye yapay arı koloni (M-ABC) algoritması geliştirmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca M-ABC ve Klasik Yapay Arı Koloni (K-ABC) algoritmaları verimlilik ve performans açısından karşılaştırılmıştır. Önerilen UET tahmin modelinde kullanılan girdi parametreleri, Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYH), nüfus ve toplam yıllık araç kilometresi (TYAK) dahil olmak üzere Türkiye'nin resmi ekonomik göstergeleridir. Modifiye Yapay Arı Koloni Lineer Model (M-ABCL), Modifiye Yapay Arı Koloni Üstel Model (M-ABCE) ve Modifiye Yapay Arı Koloni İkinci Dereceden Model (M-ABCQ) olmak üzere üç matematiksel model geliştirilmiş ve test edilmiştir. Eğitim veri seti ile yapılan test sonuçlarında en başarılı model üstel model olurken test veri seti ile yapılan ölçümlerde lineer ve ikinci dereceden modeller daha az hata ile tahmin yapan modeller olmuşlardır. Ayrıca, UET'nin 2034 yılı projeksiyonlarını iki farklı senaryo altında görmek için "eğri uydurma" tekniği kullanılarak ekonomik değişkenler oluşturulmuştur. Birinci senaryo, 2034 yılı UET tahminlerine göre lineer, üstel ve ikinci dereceden modellerin sonuçları sırasıyla 40,1, 31,6 ve 70,5 milyon ton petrol eşdeğeri (Mtep) bulunurken, ikinci senaryo, 2034 yılı UET tahminlerine göre lineer, üstel ve ikinci dereceden modellerin sonuçları sırasıyla 40,0, 31,5 ve 66,5 Mtep bulunmuştur. UET probleminin çözümü için sunulan M-ABCL, M-ABCE, M-ABCQ modelleri literatürdeki çalışmalara göre daha başarılı sonuçlar vermiştir.

Abstract:
This study aimed to develop a new modified artificial bee colony (M-ABC) algorithm that can adaptively select an appropriate search equation to estimate transport energy demand (TED) more accurately. Also, M-ABC and canonical artificial bee colony (C-ABC) algorithms were compared in terms of efficiency and performance. The input parameters used in the proposed TED model were the official economic indicators of Turkey, including gross domestic product (GDP), population, and total vehicle kilometer per year (TKM). Three mathematical models, linear (M-ABCL), exponential (M-ABCE), and quadratic (M-ABCQ) were developed and tested. In the test results made with the training data set, the successful model was the exponential model. In the measurements made with the test data set, the linear and quadratic models were the models that made predictions with fewer errors. Also, economic variables were generated using the "curve fitting" technique to see TED's projections for the year 2034, under two different scenarios. In the first scenario, the results of linear, exponential, and quadratic models according to 2034 TED estimates were 40.1, 31.6, and 70.5 million tons of oil equivalent (Mtep), respectively. In the second scenario, the results of linear, exponential, and quadratic models according to the TED estimates for 2034 were found as 40.0, 31.5, and 66.5 Mtep, respectively. The presented models, M-ABCL, M-ABCE, M-ABCQ for the solution of the TED problem, produced successful results compared to the studies in the literature.