Karayolu yolcu taşımacılığında sefer düzeni ve gelir optimizasyonu

Abstract

Lojistik sektörü, Müsiad'ın yayınladığı lojistik sektör raporuna (http://www.musiad.org.tr//F/Root/Araştırma ve Yayınlar/Araştırma Raporları/Araştırma Raporları/lojistik_sektor_raporu_2015.pdf, 26 Mart 2017'de erişildi) göre 2015 yılı ilk yarısı için üretim yöntemi ile Gayri Safi Yurtiçi Hasılasının %12 sine tekabül eden yaklaşık 111 milyar 122 milyon TL'lik bir hacime sahiptir. Geçen yıllardaki %57'lik karayolu yolcu taşımacılığı oranından hareketle 2015 yılı katma değeri için yaklaşık 63 milyar TL'dir denilebilir.Yine aynı raporda belirtilenlere göre son yıllarda lojistik sektörünün hacmi önceki yıllara göre artmıştır fakat artan maliyetler neticesinde gelirler açısından durağanlık söz konusudur. Bu noktada sektörün devamlılığı ve ülkenin sürdürülebilir ekonomik büyümesine katkısı olması için lojistik sektöründe ve bu sektörün yolcu taşımacılığında önemli yer tutan karayolu taşımacılığının gelir yönetimi kapsamında en iyi durak dizilimi ve sefer optimizasyonu gibi gelir arttırıcı yöntemler denenmelidir.Bu çalışmada şehirlerarası yolcu taşımacılığı kapsamında gelir optimizasyonu için sefer düzeni üzerinde yoğunlaşılmıştır. Sefer üzerindeki duraklarda inen, binen yolcu sayısı, durakların birbirine uzaklığı ve sefer içindeki durak sayısı temel alınarak genetik algoritma ve makine öğrenimi (support vector machines) teknikleri ile ilgili şirket için en uygun sefer düzeninin edinilmesi üzerine çalışılmış ve elde edilen veriler eleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Taşımacılık, Şehirlerarası Yolcu Taşımacılığı, Genetik Algoritma, Makine Öğrenmesi, Sefer Optimizasyonu ve Gelir Yönetimi

Logistics, manufacturing method for the first half of 2015, according to the logistics sector report published by the GDP of MUSIAD (http://www.musiad.org.tr//F/Root/Araştırma ve Yayınlar/Araştırma Raporları/Araştırma Raporları/lojistik_sektor_raporu_2015.pdf, Accessed on March 26, 2017), has a volume corresponding to approximately 112 billion (12%). Moving from the 57% road passenger transport rate in the past years, it can be said that the added value of 2015 is about 63 billion TL.In recent years, however according to the same report mentioned in the logistics sector volume increased compared to previous years, the costs increased and thus there is stagnation. At this point the continuity of the sector holds an important place for the country's logistics industry to be sustainable in the context of road transport. In response, revenue management and route optimization approaches must be applied to the transportation problems. This study consist of obtaining the most appropriate voyage order by the help of genetic algorithm and support vector machines. Algorithm's work principles based on the number of passengers descending and boarding on the voyage, the number of passengers on bus, the distance between the stops and the number of stops in the voyage. The results of the algorithm are also discussed.Keywords: Transport, Intercity Passenger Transportation, Genetic Algorithms, Machine Learning, Campaign Optimization and Revenue Management