Bütünleşik yolculuk paylaşımlı dinamik araç rotalama sistemi

Abstract

Hizmet ve taşımacılık sektörlerindeki talep artışları, hem analiz edilmesi gereken büyük verilerin oluşmasına hem de çeşitli optimizasyon problemlerine neden olmaktadır. Tez çalışmasında, hızlı ve etkin bir bütünleşik yolculuk paylaşımlı dinamik araç rotalama sistemi geliştirmek amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, geçmiş seyahatlerden oluşan büyük verilerden elde edilen bilgilerle ileriye dönük oluşacak talepler, mekânsal ve zamansal açıdan tahmin edilmekte, talep bölgeleri oluşturulmakta ve bu bölgelere uygun bekleme merkezleri inşa edilmektedir. Böylelikle daha uygun ve hızlı araç rotalama çözümlerine ulaşılmaktadır. Bunun yanı sıra, dinamik olarak ortaya çıkan taleplerin uygun araçlara atanması, yolculuk paylaşımının yapılması ve sonrasında araçlara uygun rotaların oluşturulması, yolcu-araç bekleme ve seyahat sürelerini minimize ederek yolcu memnuniyetini arttırmakta ve maliyetleri azaltmaktadır. Önerilen bütünleşik sistemin en temelinde büyük veri işlemleri ve analizleri bulunmaktadır. Bütünleşik sistemi; kümeleme, tahminleme ve araç rotalama olmak üzere üç ana aşama oluşturmaktadır. Literatürdeki çalışmalar genellikle bu aşamaların sadece birine odaklanmaktayken, tez çalışmasında bu üç aşamaya birlikte odaklanılarak etkin bir araç rotalama sistemi tasarlanmıştır. Bütünleşik sistem üzerinde yapılan deneysel çalışmalar sayesinde uygun parametre değerleri belirlenerek, düşük maliyetlerle seyahatlerin gerçekleştirilebileceği ortaya konmuştur. Bu performans başarısı, tüm aşamaların birbiri ile etkileşimli olmasına ve sürekli kendisini güncellemesine dayanmaktadır. Bütünleşik sistemdeki aşamaların her biri literatüre farklı alanlarda katkılarda bulunmaktadır.

Increases in demand in the service and transportation sectors cause both the formation of big data that needs to be analyzed and various optimization problems. It is aimed to develop a fast and effective integrated ridesharing dynamic vehicle routing system in the study. For this purpose, future demands are predicted spatially and temporally, demand zones are created and waiting centers for these regions are built with the information to be obtained from this big data. Thus, more convenient and faster vehicle routing solutions are accessed. In addition, assigning dynamically demands to the suitable vehicles, sharing the ride, and then creating suitable routes for the vehicles increase passenger satisfaction and reduce costs by minimizing passenger-vehicle waiting and travel times. At the basis of the proposed system are big data operations and analysis. Integrated system consists of three main stages: clustering, forecasting and vehicle routing. While the studies in the literature generally focus on only one of these stages, an effective vehicle routing system was designed by focusing on these three stages together in the thesis study. Thanks to the experimental studies on the integrated system, it has been demonstrated that travels can be realized with low costs by determining the appropriate parameter values. This performance achievement is based on the interaction of all stages with each other and constantly updating itself. Each of the stages in the integrated system contributes to the literature in different fields.