11.03.2019, 15:53

Ulaştırma ve Toplu Taşıma Sistemlerinde Sıklık-6

Kullanıcı davranışının gösteriminde, bir atama alt modeli dikkate alınmaktadır. Bu model kullanıcının bir dizi toplu ulaştırma hattını kullanarak, bir kalkış noktasında bir varış noktasına kendilerini taşıma yolunu ifade etmektedir. Bu durum sistem performansının; kullanıcının karşı karşıya kaldığı otobüs işgal oranı ve bekleme süresi adı ile hesaplanması için gereklidir. Kullanıcıların sıklıklara bağlı kararlarının, bütün bir optimizasyon modelinin karar değişkenleri olduklarından dolayı, atama alt modeli ile fazlasıyla bağlantılı bir unsur olduğunu da not etmekte gerekmektedir. 

Referans çalışmasından daha önceki yıllardaki bu tarz çalışmalarda önerilmiş olan ve optimal stratejiler olarak adlandırılan atama modelleri de dikkate alınmaktadır. Uygulama esnasında bir strateji kurallar dizisi olarak tanımlanmakta olup söz konusu strateji kullanıcının varış noktasına erişebilmesi ile ilgilidir. G olarak adlandırılan grafiğe göre ve verili bir O-D çifti olan k için, A olarak adlandırılan bir yay alt kümesi gibi bir strateji söz konusu olup OK’den DK’ye seyahatler için, kullanıcıların öncelik olarak belirlediği bütün hatları ifade etmektedir. Model, verili bir kullanıcının kendi toplam seyahat süresini minimize eden bir stratejiyi tercih ettiği kabulünü yapmaktadır. Bunu yapmak için söz konusu kullanıcı kalkış ve varış otobüs istasyonlarını (hatta aktarmalar da dâhil) birbirine bağlayan bütün ihtimal dâhilindeki hatlar arasında daha cazibeli olan öncelikli (seyahatin kalkış noktasından daha erken hareket eden hat gibi) hatlar dizisini seçecektir. Bu süreçte yolcu sistemin bütün hatlarındaki seyir seyahat süresine bağlı bilgiyi hesaba katmakta, aynı zamanda bütün hatların sıklığını bilmekte (G grafiğindeki seyahat yaylarının maliyetlerinin verilmesiyle) bekleme süresini hesaplamaya ihtiyaç duymaktadır. Otobüs istasyonunda beklerken kullanıcı, öncelik olarak belirlediği cazibeli hatlardan dizisine ait olan hatlardan birisinden gelen ilk otobüse binecektir. Bir strateji eğer toplam öngörülen seyahat süresini minimize ediyorsa, optimaldir. 

Bir atama modelinin asli kabulü, bekleme süresi hesap kabulleri ve kullanıcının hat seçimleridir. Literatürdeki genel kabulü ile bir hat dizisi için bir istasyondaki yolcu bekleme süresi R = (r1,………..,rm) olup buna karşılık gelen sıklıklar F = (f1,…………,fm) iken ortalama bir değere göre rastgele değişken ile modellenebilir. Burada β hizmet düzenliliği ile ilgili kabullere bağlı parametredir. Dahası yolcuların istasyona ulaşan ilk otobüse bineceği (R serisinin güzergâhlarında çalışan otobüsler arasında) ve sıklık dağılım kuralı olarak bilinen güzergâh kullanımı olasılığı kabulleri yapılmaktadır.

Vn (n düğüm noktasındaki akım) ve Xa (optimal stratejiye ait a yayı olup bir çift değişkeni ifade etmektedir) değişkenlerinin gösterimi üzerine atama problemi, bekleme süresi çözümlemesi ve sıklık dağılım kuralı içeren amaç fonksiyonunda seyahat süresinin minimizasyonunu formüle edebilmektedir, Va a yayında sefere karşılık gelen hattın sıklığı (otobüs/zaman birimi) olan n düğüm noktası ve fa’dan üretilen yaylar olan a yayı boyunca talep akışının miktarını göstermektedir. Bu optimizasyon problemi doğrusal (lineer) olmayan çözümlemeler ve ikili değişkenler içermekte, bunların bütünlüklü detaylarına ilgili çalışmalarda ulaşılabilmektedir. Bu tarz çalışmalar bağlamında, değişkenlerdeki bir değişimin ortalaması ve sonuç modelinin fizibıl yerleşiminin hesaba katılması ile ilgilenilmekte, model bu temelde basitleştirilmeye çalışılmaktadır. 

İlgili hesaplamalardan kullanıcıların sefer seyahat süresi ve bekleme süresi toplamını minimize edecek şekilde davranmayı amaçladıkları anlaşılmaktadır. Bu noktadaki kısıt akım korunumu olup bütün talebin varış noktasına ulaşabilmesi gerektiği anlamına gelmektedir. Eğer a yayı optimal stratejinin bir parçası değil ise Va sıfır olmakta, optimal çözümleme dahilindeki yaylar için, kısıt sıklık dağılımı kuralı çözümlemesinin yeniden yapılandırılması ve denklik kuralına göre teyit edilmektedir. 

Bu formülasyon doğrusaldır (lineer) ve en kısa yol problemine çok benzemektedir. Farklılık, amaç fonksiyonunun düğüm noktalarını ifade eden bir terim içermesi ile verili bir istasyon ve varış noktasından geçen cazibe hatları arasındaki talebin dağılımını gösteren bir kısıtı içermesidir. Bu kısıttan dolayı atamam probleminin çözümü grafikte tekil bir yol olmayıp, kalkıştan varışa farklı rotaları içeren bir hiper yoldur. 

Sıklık optimizasyonu için söz konusu model 1995 yılında yapılan çalışmalara dayanmakta olup doğrusal olmayan ve aynı düzeyli bir formülasyon yapısına sahiptir. Önerideki anahtar farklılık ise, tekil düzeyli bir yapıya sahip olan belirli koşullar altındaki doğrusal formülasyonun edinilmesini sağlayan belirtilen grafiğin yardımcı yapısına giriş yapmasıdır. 

Bu kapsamda herhangi bir hattın sıklığı için olası değeri temsilen, negatif değer almayan her bir θi için verili θ = (θ1,……..…….,θm) dizisinin ortalamasınca sıklık aralıklarının ayrık tanımı yapılmaktadır. Sıklıkların fizibıl bir dizisi her bir hat için bir θ değeri oluşturmaktadır. Ayrıca G grafiği için yeni bir yapı tanımlanmış olup bu yapıda her bir θ değeri için bir sefer yayına sahip olan verili bir istasyonca her bir hattan geçilmektedir. Şekil 2’de bu gibi bir yapı Şekil 1’deki örneğin üzerinden ortaya konmakta ve 3 ayrı sıklığa sahip bir θ örneği üzerinden gidilmektedir. Sıklık aralıklarının ayrıklaştırılması yolu ile bir hassasiyet kaybı oluştuğu da not edilmelidir. Diğer taraftan gerçek sistemlerde hizmet koordinasyonu ve filo yönetimi konularına bağlı olarak indirgenmiş bir sıklık değerleri dizisinin hesaba katılması için söz konusu durum uygundur. Literatürde bu noktada değerlendirmeler devam etmektedir. 
 
Şekil 2. Ayrışık Sıklık Alanlarını İfade Eden Grafik Model

Ardından eğer l hattında θf sıklığı ortaya çıkıyorsa, ylf ikili değişkeni uygulanmaktadır. Bu tanımlamalar ve belirlenen atama alt modeline dayalı olarak, B’nin filo boyutundaki üst limit, f(a)’nın söz konusu yaya karşılık gelen hattı gösteren l(a) ve a yayınca ifade edilen θ sıklığındaki endeksi gösterdiği durumda sıklık optimizasyon modeli formüle edilmektedir. OD çiftinin ikamesi olarak k endeksinin eklendiği de not edilmelidir. 
Yorumlar (0)
banner117
5
kısa süreli hafif yoğunluklu yağmur
banner153
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Galatasaray 30 77
2. Fenerbahçe 31 75
3. Samsunspor 32 54
4. Beşiktaş 31 52
5. Eyüpspor 31 50
6. Başakşehir 30 48
7. Trabzonspor 30 42
8. Kasımpaşa 31 42
9. Gaziantep FK 31 42
10. Göztepe 30 40
11. Konyaspor 31 40
12. Antalyaspor 31 40
13. Kayserispor 30 37
14. Rizespor 30 37
15. Sivasspor 32 34
16. Alanyaspor 30 34
17. Bodrum FK 32 34
18. Hatayspor 31 19
19. A.Demirspor 30 -2
Takımlar O P
1. Kocaelispor 35 69
2. Karagümrük 35 60
3. Gençlerbirliği 35 59
4. Erzurumspor 35 58
5. Bandırmaspor 35 57
6. İstanbulspor 35 55
7. Amed Sportif 35 54
8. Iğdır FK 35 52
9. Esenler Erokspor 35 52
10. Boluspor 35 52
11. Keçiörengücü 35 51
12. Ahlatçı Çorum FK 35 51
13. Ümraniye 35 50
14. Pendikspor 35 45
15. Sakaryaspor 35 45
16. Manisa FK 35 41
17. Şanlıurfaspor 35 40
18. Ankaragücü 35 39
19. Adanaspor 35 30
20. Yeni Malatyaspor 35 -21
Takımlar O P
1. Liverpool 33 79
2. Arsenal 34 67
3. Newcastle 34 62
4. M.City 34 61
5. Chelsea 34 60
6. Nottingham Forest 33 60
7. Aston Villa 34 57
8. Fulham 34 51
9. Brighton 34 51
10. Bournemouth 33 49
11. Brentford 33 46
12. Crystal Palace 34 45
13. Wolves 34 41
14. Everton 34 38
15. M. United 33 38
16. Tottenham 33 37
17. West Ham United 34 36
18. Ipswich Town 34 21
19. Leicester City 34 18
20. Southampton 34 11
Takımlar O P
1. Barcelona 33 76
2. Real Madrid 33 72
3. Atletico Madrid 33 66
4. Athletic Bilbao 33 60
5. Real Betis 33 54
6. Villarreal 32 52
7. Celta Vigo 33 46
8. Osasuna 33 44
9. Mallorca 33 44
10. Real Sociedad 33 42
11. Rayo Vallecano 33 41
12. Getafe 33 39
13. Espanyol 32 39
14. Valencia 33 39
15. Sevilla 33 37
16. Girona 33 35
17. Deportivo Alaves 33 34
18. Las Palmas 33 32
19. Leganes 33 30
20. Real Valladolid 33 16