Kentiçi Yol Ağlarının Rasyonellik Hesabında Monte Carlo Yönteminin Kullanımı

Year 2018, Volume: 29 Issue: 1, 8153 - 8166, 01.01.2018

Kadir Akgöl , Banihan Günay

https://doi.org/10.18400/tekderg.345376

Abstract

Kentiçi
yol ağları üzerinde herhangi iki noktayı birbirine bağlayan bir güzergahın
biçimsel düzgünlüğünü bir kalite göstergesi olarak kullanan rasyonellik kavramı
son yıllarda yeni bir araştırma sahası olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu
çalışmada şehirlerin yol ağı rasyonelliklerinin ölçülmesinde kullanılan
güzergah rasyonellik ölçekleri için Monte Carlo tabanlı alternatif bir yöntem
önerilmiştir. Böylece mevcut yaklaşımlara tüm dünyada uygulanabilir bir form
kazandırılırmış ve yöntem daha verimli bir hale getirilmiştir. Analizler,
oluşturulan bir yazılım yardımıyla Google Maps’ten otomatik olarak veri çekerek
gerçekleştirilmiştir. Yazılım için rastgele nokta seçimi, en büyük üçgenler ve
homojen dağılım algoritmaları oluşturulmuştur. Son olarak, önerilen yöntemin
bir uygulaması Ankara kentinde test edilmiştir.

Keywords

Yol ağı geometrisi, rasyonellik değerlendirmesi, Google Maps, güzergah

References

• Yang, H., Bell, M. G. H., Models and algorithms for road network design: a review and some new developments, Transport Reviews, 18, 257-278, 1998.
• Badia, H., Estrada, M., Robusté, F., Competitive transit network design in cities with radial street patterns, Transportation Research Part B: Methodological, 59, 161-181, 2014.
• Khan, A. Z., Moulaert, F., Schreurs, J., Miciukiewicz, K., Integrative Spatial Quality: A Relational Epistemology of Space and Transdisciplinarity in Urban Design and Planning, Journal of Urban Design, 19, 393-411, 2014.
• Chen, K., Wang, J. J., Han, F., Qiu, L. P., The Research of New City Road Network Level Structure Based on Supply and Demand Balance, Applied Mechanics and Materials, 178, 1857-1861, 2012.
• Marshall, S., Urban pattern specification, Institute of Community Studies, London, 2005.
• Szeto, W., Lo, H. K., Strategies for road network design over time: robustness under uncertainty, Transportmetrica, 1, 47-63, 2005.
• Santos, B. F., Antunes, A. P., Miller, E. J., Interurban road network planning model with accessibility and robustness objectives, Transportation Planning and Technology, 33, 297-313, 2010.
• Chen, A., Yang, H., Lo, H. K., Tang, W. H., Capacity reliability of a road network: an assessment methodology and numerical results, Transportation Research Part B: Methodological, 36, 225-252, 2002.
• Jakimavičius, M., Mačerinskiene, A., A GIS‐based modelling of vehicles rational routes, Journal of Civil Engineering and Management, 12, 303-309, 2006.
• Murat, Y. Ş., Uludağ, N., Bulanık mantık ve lojistik regresyon yöntemleri ile ulaşım ağlarında rota seçim davranışının modellenmesi, Teknik Dergi, 19, 2008.
• Akgöl, K., Günay, B., Şehiriçi Yol Ağlarında Bir Kalite Göstergesi Olarak Güzergah Rasyonellik Skalaları, 10. Ulaştırma Kongresi, İzmir, Türkiye, 2013.
• Niederreiter, H., Random number generation and quasi-Monte Carlo methods 63: SIAM, 1992.
• Robusto, C., The cosine-haversine formula, American Mathematical Monthly, 38-40, 1957.
• Chopde, N. R., Nichat, M., Landmark Based Shortest Path Detection by Using A* and Haversine Formula, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 1, 298-302, 2013.