Buradasınız

Anasayfa » Content

STOKASTİK KULLANICI DENGESİ TRAFİK ATAMA PROBLEMİNİN SEZGİSEL METOTLAR KULLANILARAK ÇÖZÜLMESİ

HEURISTIC METHODS FOR SOLVING STOCHASTIC USER EQUILIBRIUM TRAFFIC ASSIGNMENT PROBLEM

Journal Name:

  • Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi

Publication Year:

  • 2011

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
In this study, a new solution algorithm based on heuristic methods is proposed in order to solve Stochastic User Equilibrium (SUE) traffic assignment problem. Ant Colony Optimization Stochastic Traffic Assignment (ACOSTA) and Harmony search Stochastic Traffic Assignment (HASTA) models which are formed using Ant Colony Optimization and Harmony Search, are used to solve the stochastic traffic assignment problem. In the proposed models, probit route choice model is used to represent driver’s behaviour. SUE assignment is also described as equivalent optimization problem. In order to illustrate applications of the proposed models, test network is used which has one Origin-Destination (O-D) pair, five links and three paths. Monte-Carlo simulation method is used to find probit route choice probabilities. Furthermore, the results of SUE assignment are compared with the Deterministic User Equilibrium (DUE). Numerical example showed that ACOSTA model has more advantages when it is compared with the HASTA model especially in terms of the value of objective function although it requires more CPU time according to HASTA model. Moreover, SUE assignment based probit route choice is more realistic in accordance with DUE assignment and it can be solved using heuristic methods.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada Stokastik Kullanıcı Dengesi (SKD) trafik atama probleminin çözümü için sezgisel metot tabanlı yeni bir çözüm algoritması önerilmiştir. Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) ve Armoni Araştırması Tekniği (AAT) kullanılarak oluşturulan KArınca KOlonisi Stokastik Trafik Atama (KAKOSTA) ve ARmoni Araştırması Stokastik Trafik Atama (ARASTA) modelleri SKD trafik atama probleminin çözümünde kullanılmıştır. Geliştirilen modellerde, sürücülerin güzergah seçim davranışları probit güzergah seçim modeli kullanılarak temsil edilmekte ve SKD problemi, eşdeğer optimizasyon problemi olarak tanımlanmaktadır. Önerilen modellerin test edilmesi için 1 adet Başlangıç-Varış (B-V) çifti, 5 adet bağ ve 3 adet güzergâhtan oluşan ulaşım ağı verilmiştir. Probit güzergah seçim olasılıklarının bulunabilmesi için Monte-Carlo simülasyon tekniğinden faydalanılmıştır. Ayrıca SKD atamasının sonuçları Deterministik Kullanıcı Dengesi (DKD) ataması sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Sayısal uygulama sonucunda, SKD probleminin çözümünde ARASTA modeli hesaplama süresi açısından KAKOSTA modeline göre avantajlı olmasına rağmen KAKOSTA modelinin amaç fonksiyonunun en küçüklenmesinde daha başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca probit tabanlı SKD ataması ile elde edilen sonuçların gerçek sürücü davranışlarının modellenmesinde DKD atamasına göre daha gerçekçi olduğu ve probit tabanlı SKD probleminin sezgisel metotlar kullanılarak çözülebildiği görülmektedir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastrmx_31877_13_pp_55-74.pdf
  • 1
55-74
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Başkan Ö. (2009): “Karınca Kolonisi Optimizasyonu ile Ulaşım Ağ Tasarımı”, Pamukkale
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, s. 140.
Başkan O., Haldenbilen S., Ceylan H., Ceylan H. (2009): “A New Solution Algorithm for
Improving Performance of Ant Colony Optimization”, Applied Mathematics and
Computation, 211 (1), s. 75-84.
Beckmann M. J., McGuire C. B., Winsten C. B. (1956): “Studies in the Economics of
Transportation”, Yale University Press, New Haven, Conn.
Bell M. G. H., Lida Y. (1997): “Transportation Network Analysis”, John Wiley and Sons,
Chichester, UK.
Bell M. G. H., Shield, C. M., Busch F., Kruse G. (1997): “A Stochastic User Equilibrium Path
Flow Estimator”, Transportation Research Part C, 5, s. 1972-210.
Ceylan H. (2008): “Genetik Algoritma ve Oyun Teorisi Yaklaşımları ile Şehir İçi Trafik
Yönetimi”, Tübitak Kariyer Projesi (104I119), 7. ara rapor, s. 58.
Ceylan H., Ceylan H. (2009): “Şehiriçi Karayolu Ağlarının Ayrık Tasarımında Sezgisel
Armoni Araştırması Yöntemi Uygulaması”, İstanbul, 8. Ulaştırma Kongresi, s. 195-208.
Ceylan H., Ceylan H., Haldenbilen S., Baskan O. (2008): “Transport Energy Modeling with
Meta–Heuristic Harmony Search Algorithm, an Application to Turkey”, Energy Policy
36, s. 2527-2535.
Chiou S. W. (2005): “Bilevel Programming for the Continuous Transport Network Design
Problem”, Transportation Research Part B, 39, s. 361-383.
Colorni A., Dorigo M., Maniezzo V. (1991): “Distributed Optimization by Ant Colonies”,
Paris, France, Proceedings of ECAL-European Conference on Artificial Life, s. 134-142.
Connors R. D., Sumalee A., Watling D. P. (2007): “Sensitivity Analysis of the Variable
Demand Probit Stochastic User Equilibrium with Multiple User-Classes”, Transportation
Research Part B, 41, s. 593-615.
D’Acierno L., Montella B., De Lucia F. (2006): “A Stochastic Traffic Assignment Algorithm
Based on Ant Colony Optimization”, ANTS 2006, LNCS 4150, s. 25-36.
Daganzo C., Sheffi Y. (1977): “On Stochastic Models of Traffic Assignment”, Transportation
Science, 11,s. 253-274.
Davis G. A. (1994): “Exact Local Solution of the Continuous Network Design Problem via
Stochastic User Equilibrium Assignment”, Transportation Research Part B, 28, s. 61-75.
Denebourg J. L., Pasteels, J. M., Verhaeghe J. C. (1983): “Probabilistic Behavior in Ants: A
Strategy of errors?”,Journal of Theoretical Biology, 10,s. 259-271.
Dial R. (1971): “A Probabilistic Multipath Traffic Assignment Algorithm which Obviates Path
Enumeration”, Transportation Research 5 (2),s. 83–111.
Dorigo M., Di Caro G. (1999): “Ant Colony Optimization: A New Meta-Heuristic”, In:
Proceedings of the 1999 Congress on EvolutionaryComputation, Vol. 2,s. 1470-1477.
Dorigo M. (1992): “Optimization, Learning and Natural Algorithms”, PhD Thesis, Politecnico
di Milano, Italy.
Dorigo M., Stützle T. (2004): “Ant Colony Optimization”,Cambridge, MIT Press.
Geem Z. W. (2006): “Optimal Cost Design of Water Distribution Networks Using Harmony
Search”, Engineering Optimization 38 (3), s. 259-280.
Geem Z. W., Kim J. H., Loganathan G. V. (2001): “A New Heuristic Optimization Algorithm:
Harmony Search”, Simulation 76 (2), s. 60-68.
Han S. (2007): “A Route-Based Solution Algorithm for Dynamic User Equilibrium
Assignments”, Transportation Research Part B, 41, s. 1094-1113.
Kim J. H., Geem Z. W., Kim E. S. (2001): “Parameter Estimation of the Nonlinear
Muskingum Model using Harmony Search”, Journal of the American Water Resources
Association 37 (5), s. 1131-1138.
Kuan S. N., Ong H. L., Ng K. M. (2006): “Solving the Feeder Bus Network Design Problem
by Genetic Algorithms and Ant Colony Optimization”, Advances in Engineering
Software, 37, s. 351-359.
Lee K. S., Geem Z. W., Lee S. H., Bae K. W. (2005): “The Harmony Search Heuristic
Algorithm for Discrete Structural Optimization”, Engineering Optimization, 37 (7), s.
663-684.
Maher M. J., Hughes P. C. (1997): “A Probit-Based Stochastic User Equilibrium Assignment
Model”, Transportation Research Part B, 31, s. 341-355.
Matteuchi M., Mussone L. (2006): “Ant Colony Optimization Technique for Equilibrium
Assignment in Congested Transportation Networks”, Washington, USA, Proceedings of
the 8th annual conference on Genetic and evolutionary computation,s. 87-88.
Oppenheim N. (1995): “Urban Travel Demand Modeling: From Individual Choices to General
Equilibrium”, New York, John Wiley and Sons, Inc.
Prashker J. N., Bekhor S. (1998): “Investigation of Stochastic Network Loading Procedures”,
Transportation Research Record, 1645, s. 94-102.
Poorzahedy H., Abulghsami F. (2005): “Application of Ant System to Network Design
Problem”, Transportation, 32, s. 251-273.
Saka M. P. (2009): “Optimum Design of Steel Sway Frames to BS5950 Using Harmony
Search Algorithm”,J. of Constr. Steel Research 65 (1), s. 36-43.
Sheffi Y. (1985): “Urban Transport Networks: Equilibrium Analysis with Mathematical
Programming Methods”, New Jersey, USA, Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs.
Wardrop J. G. (1952): “Some Theoretical Aspects of Road Traffic Research”, Proceedings of
the Institute of Civil Engineers. Part II, 1 (2), s. 325-378.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com