Meta-Sezgisel Yöntemlerle Sabit Zamanlı Sinyalize Kavşaklar için Optimum Devre Süresi Modeli

Abstract

Son zamanlarda nüfus ve ekonomideki büyüme karayollarında araç kullanımını arttırmaktadır. Buna bağlı olarak kavşakların kapasitesi giderek yetersiz kalmaktadır. Kavşakların verimsiz çalışmasından dolayı gecikme, yakıt tüketimi, emisyon salınımı artarken sürücü davranışları da olumsuz etkilenmektedir. Optimum devre süresinin doğru tespiti ve sinyal sürelerinin düzenlenmesi ile bu sorunların minimuma indirilebilmesi mümkün olmaktadır. Bu çalışmada Yapay Arı Kolonisi Algoritması (YAKA) kullanılarak optimum devre süresi modelleri geliştirilmiştir. Ayrıca en düşük gecikmeye sahip olan devre sürelerinin belirlenmesinde Diferansiyel Gelişim Algoritmasından (DGA) yararlanılmıştır. Kalibre edilen Webster modeline ilave olarak üstel ve kuadratik formda modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen bütün modeller Webster modelinden istatistiksel olarak daha iyi performansa sahip olurken, en iyi performansı da üstel model vermiştir. Bu modellerin özellikle yüksek trafik hacmine sahip trafik durumlarında yetersiz kalan Webster modelinin eksikliğini kapatarak alternatif bir devre süresi tahmin modeli olarak kullanılabileceği görülmüştür.

Recently, growth in population and economy has increased the use of vehicles on highways. Depending on this, the capacity of intersections becomes increasingly insufficient. Due to inefficient operation of intersections, the delay, fuel consumption, and emission release increase, and also the driver behaviors are negatively affected. It is possible to minimize these problems by correctly determination of optimum cycle length and adjustment of signal times. In this study, optimum cycle length models have been developed using Artificial Bee Colony Algorithm (ABC). In addition, Differential Evolution Algorithm (DE) has been used to determine the cycle length which has the minimum delay. In addition to the Calibrated Webster model, exponential and quadratic forms have been developed. All developed models have statistically better performance than the Webster model and also exponential model has illustrated the best performance. It has been seen that these models can be used as an alternative estimating cycle length model by overcoming the deficiency of Webster model which is insufficient especially in high traffic volumes.