Çok amaçlı optimizasyon algoritmaları kullanarak trafik akış probleminin çözümü
Traffic flow problem solution using multi-objective optimization algorithms
Yazar: ADNAN ŞAHİN KARACA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖKKEŞ TOLGA ALTINÖZ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Doğrusal olmayan optimizasyon = Non-linear optimization ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Çok amaçlı birleşi problemleri = Multiobjective combinatorial optimization ; Şehiriçi trafiği = Urban traffic

Özet:
Trafikteki araç sayısının günden güne artmasıyla birlikte trafik sıkışıklığı, kazalar ve doğaya salınan sera gazı emisyonları artmaktadır. Trafik sıkışıklığının nedenleri arasında kazalar ve hava koşulları gibi ön görülemeyen olaylar ve tatil, bayram gibi özel günler gösterilebilir. Bu durumlarda belirli bir zaman dilimi içindeki araç sayısı beklenenin üzerine çıkmaktadır. Bu değişken durumlara adapte olamaması sebebiyle sabit zamanlı trafik ışığı kullanan kavşaklar trafik sıkışıklığında artışa sebebiyet verirler. Bu sorunu çözmek için istatistiksel veriler kullanılarak günün belirli saatleri için ışık sürelerini değiştiren kapalı çevrim sistemler geliştirilmiştir. Ancak bu çözüm araç sayısı ve artan şehirleşme oranı ile değişen trafik dinamiklerine adapte olmakta yetersiz kalmıştır. Bu sebeple trafik simülatörü kullanılarak kavşakların ışık sürelerini belirlenebildiği bir karar alma mekanizması geliştirilmesi gerekmektedir. Bu tezde oluşan trafik sıkışıklığını araçların bekleme sürelerini ve oluşan sera gazı salınımını en aza indirmek amaçlanmıştır. Trafik simülatörü olarak Şehiriçi Hareketlilik Simülasyonu (SUMO) yazılımı kullanılmıştır. İlk olarak trafikteki hareketliliğin trafik sıkışıklığı ve sera gazı emisyonlarına etkisini açıklamak amacıyla tek kavşaklı model incelenecektir. Sonrasında gerçek hayat uygulaması için çok kavşaklı model incelenecek ve trafik ışık süreleri optimize edilecektir. Optimizasyon işlemi için tek amaçlı ve çok amaçlı algoritmalar kullanılacaktır. Tek amaçlı optimizasyon algoritmaları olarak genetik algoritma ve parçacık sürüsü optimizasyonu kullanılacaktır. Çok amaçlı optimizasyon algoritmaları olarak Baskılanmayanları Sıralayan Genetik Algoritma II (NSGA-II) ile Ayrıştırmalı Çok Amaçlı Evrimsel Algoritma (MOEA/D) seçilmiştir.

Abstract:
Traffic jam, accidents and greenhouse gas emissions are increasing due to vehicle numbers going up day by day on the road.  Unexpected incidents such as traffic accidents, weather condition and road vehicle number increases at a given time such as holidays and religious days can be shown for the causes of traffic jam. In these cases vehicle numbers increase exceeds expectations in a specific time frame. Intersections using fixed time signals causes increase on jamming due to not being able to adapt to this dynamic states. To solve this problem, closed cycle systems that change signal durations according to the time of the day based on statistical information have improved. However this solution is not suffice to adapt on fast changing traffic dynamics such as number of vehicles and increasing urbanization. For this reason developing a decision making mechanism to determine signal durations on intersecions using traffic simulator is required. In this thesis it is aimed to minimise jamming, vehicle waiting times and greenhouse emission.  For traffic simulator Simulation of Urban Mobility (Sumo) software is used. Aimin to explain simulation environment dynamics firstly one intersection network will be reviewed. Then for the real life application adjecent junctions will be reviewed and signal times will be optimized. Single and Multi objective algorithm will be used for optimization. For single objective algorithms genetic algorithm and particle swarm optimization will be used. For Multi Objective Genetic Algorithms it is selected Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II and Multi Objective Evolutionary Algorithm with decomposition.