Rivera şehrinin küresel optimumun, kayda değer ölçüde bir uygulama süresi miktarında uygulanabilir olmamasından dolayı, alternatif çözüm yöntemine olan ihtiyaç planlanmıştır. Bu noktada sezgisel ötesi tabu araştırması önerilmiş olup sonuçlar kesin modele nazaran daha rekabetçidir. Yaklaşık yöntem aynı zamanda mantıklı bir süre miktarında bir başlangıç çözümü geliştirme yeterliliği gösteren detaylı ve daha büyük durumlarda da test edilmiştir.
Bir gelecek planlaması olarak işletim modelleri dâhilinde bu tarz çalışmalar kapsamında (temelde stratejik ve taktik planlama düzeyleri için planlanmış olan) ilginç bir araştırma, modellerin entegrasyonu olabilir. Toplu ulaştırma sisteminin daha detaylı bir temsilinin uyarlanması ile işletim modelleri söz konusu metodolojiler ile elde edilen faydaların daha net bir değerlendirmesine yardımcı olabilir. Elde edilen gelişim yüzdelerinin (%5’ten az) sıklık optimizasyon modellerinde yapılan basitleştirmeler ile sönümlendirilebileceği de vurgulanmalıdır. Bu durumda zaman çizelgeleri ve planlama bazlı atama modellerinin ilavesi, modeldeki boşlukların azaltılmasına yardımcı olabilir.
Çözüm yöntemleri ile ilgili olarak, kesin formülasyon eksikliklerin giderilmesi ve eşitsizliklerin sağlamasının yapılması yolu ile geliştirilebilir. Diğer taraftan tabu araştırması sezgisel ötesi yaklaşımı, özellikle başlangıç çözümü (muhtemelen uzun vadeli bir hafıza teşkili yoluyla) ile ilgili olarak çeşitli gelişimlere açık bir konudur.
Sonuç olarak atama alt modeli toplu ulaştırma sıklık optimizasyonunda söz konusu formülasyona atama alt modeli dâhil edilmiş, bu noktada herhangi bir hattın kullanımını isteyen bütün yolcuları taşıyacak yeterli kapasite kabulü yapılmıştır. Fakat yolcuların yoğun olarak bulunduğu sistemlerde, bu her zaman doğrulanan bir durum olmaktan çıkmaktadır. Sistem kapasitesi doğrudan sıklıkla ilgili hatta tamamen sıklığa bağlı bir konudur. Literatürde sıklık optimizasyonu bağlamında kapasite konusu, farklı yaklaşımlar ile ele alınmakta olup bu noktada plancılar yeterli kapasiteyi garanti altına almakta ve modeller trafik tıkanıklığı senaryosu dâhilinde yolcu davranışları ile ilgili kabulleri içermektedir. Bu modellerin vurgulanmış olan kabulleri, toplam sistem performansı üzerinde farklı farklı etkiler göstermektedir. Bu kapsamdaki değerlendirmelerin bu noktadaki yaklaşımların karşılaştırmasına yönelmesi gerekmektedir.
Tablo 5. İstanbul’ un Göç İstatistikleri Kaynak. TUİK,2016
İstanbul, gerek sosyo-ekonomik ve demografik yapısı, gerekse ulaştırma sistemi açılarından çok hızlı bir değişim süreci içindedir. Göç çekmesi nedeniyle çok hızlı nüfus artışı, buna paralel olarak hızla artan bir yapılaşma, motorlu araç sayısındaki çok hızlı artış ve bunların bir sonucu olarak her geçen gün daha fazla ihtiyacı büyüyen bir ulaştırma altyapısı ile karşı karşıyadır. 2015 Yılı Sonu İtibariyle İstanbul’un nüfusu 14.657.434 kişidir. Bu söz konusu nüfus İstanbul için 2017 yılı sonu itibari ile ise 15.029.231 olarak gerçekleşmiş olup şehrin nüfusu 2018 yılı sonu itibari ile ise 15.209.582 kişi olarak tahmin edilmektedir.