Ulaştırma –Trafik Mühendisliğinde Yeni Yöntemler: Bulanık Mantık Tekniği Uygulamaları

1. GİRİŞ

    Ulaştırma, toplumların gelişmesi, medeniyetin ve ile­tişim seviyesinin artması ve hayatın devamlılığı açısından oldukça önemli işlevleri olan bir bilim dalıdır. Ulaştırma mühendisliği kavramı, kendi içinde pek çok ulaşım türünü kapsamakta ve genel olarak bir çok mühendislik dalında olduğu gibi ulaştırma mühen­disliğinde de planlama, tasarım ve uygulama boyut­larında hizmet üretilmektedir. Ulaşım veya ulaştırma mühendisliği, İnşaat Mühendisliğinin beş ana bilim dalından birisi olarak gelişmiştir. Ancak günümüzde, İnşaat Mühendisliği’nin her bir alt bilim dalı ayrı birer mühendislik dalı olarak kabul edilir hale gelmiş ve hatta kendi içinde alt bilim dallarına ayrılmıştır. Trafik Mühendisliği kavramı, Ulaştırma Mühendisliği’nin kapsamında, Amerika ve Avrupa’da gelişmiş ve ülkemize 1940’lı yıllarda girmiştir. Ülkemizde, lisans ve lisans üstü düzeyde, pek çok üniversitede Trafik mühendisliği konusunda dersler verilmekte ve İnşaat Mühendisi adaylarına trafik mühendisliği anlatılmaktadır. Trafik mühendisliği ala­nında tüm dünyada çok çeşitli çalışmalar yapılmakta ve gün geçtikçe karmaşık hale gelen trafik sorun­larına çözüm arayışları devam etmektedir. Nüfus ve gelir düzeyinin artışı, toplu taşımacılık hizmetlerinin yeterince geliştirilmemesi ve cazip hale getirilme­mesi ve yeterince gelişemeyen ulaşım bilinci, oto­mobil sahipliği ve kullanımını artırmakta, bu artışa karşılık planlama eksikliği nedeniyle önlem alınma­dığı/alınamadığı için yetersiz kalan altyapı nedeniyle trafikte sorunlar meydana gelmektedir. Trafik yönetimi, ulaşım ve trafik problemlerinin çözümü, ulaşım altyapısının kamu yararına en verimli biçimde kullanı­mının sağlanması gibi pek çok konu trafik mühen­disliğinin çalışma konuları arasındadır. Bu amaçla trafik mühendisliğinde mevcut yöntemlerin yanında daha iyi sonuçlar verebilecek, problemi daha sağlıklı tanımlayabilecek veya en uygun (optimum) çözüm­lere ulaşmayı sağlayacağı düşünülen yeni yöntemler kullanılmaktadır. Bulanık mantık tekniği, söz konusu yeni yöntemler arasındadır ve özellikle insanın düşünme, karar verme ve denetim mekanizma­larının modellenmesi ile geliştirilmiştir. Bu yöntem pek çok disiplinde uygulama alanı bulmuş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Bu çalışmada, bulanık mantık tekniği kısaca tanıtılarak, trafik mühendisliği kapsamındaki uygulamaları ve geliştirilen modeller anlatılacaktır. Bu çerçevede, ikinci bölümde bulanık mantık tekniğinin gelişimi ve yapısı verilmiş, üçüncü bölümde ise trafik mühendisliğindeki uygulamaları anlatılmıştır, dördüncü ve son bölümde ise tanıtılan modellerin uygulanabilirliği tar­tışılmış ve bunun ışığında gelecekte geliştirilebilecek yeni modeller ve sistemler sıralanmıştır.

2. TRAFİK MÜHENDİSLİĞİNDEKİ UYGULAMALAR

    Bulanık mantık tekniğinin çok geniş olan uygulama alanlarından birisi de, ulaşım-trafik mühendisliğidir. Trafik mühendisliği kapsamındaki problemlerin çözümünde özellikle belirsizlik içeren yaklaşımların yerine bulanık mantık tekniği uygulanmış ve başarılı sonuç­lar elde edilmiştir. Bu uygulamalar aşağıda çeşitli başlıklar altında sıralanmıştır.

    2.1. Trafik Sinyal Denetimi Uygulamaları 

    Trafik sinyal denetimi uygulaması, bulanık mantığın ilk uygulama alanlarındandır. Bu konuda geliştirilen model sayısı oldukça fazla olduğundan, bu başlıkta özellikle literatürde kabul gören çalışmaların bir kısmı detaylı olarak verilmiştir.

Bu çalışmalarda, genel olarak faz düzeni sabittir. Değişken faz düzeni ile ilgili nadir çalışmalar da özel­likle son yıllarda yapılmıştır. Bulanık mantık tekniği­nin trafik sinyalizasyonundaki ilk uygulaması, 1977 yılında Pappis ve Mamdani tarafından yayınlanmıştır. İki adet tek yönlü yolun kesiştiği bir kavşakta bula­nık mantık denetleyici uygulanmıştır. Zaman, gelen taşıt sayısı ve kuyruk uzunluğu bulanık denetleyici için girdi parametreleri, yeşil süreyi uzatma miktarı ise çıktı parametresi olarak alınmıştır. Çalışmada 2 fazlı çalışan bir sistem incelenmiştir. Bulanık mantık denetleyici, girdi ve çıktı parametrelerine göre hazır­lanan ve 25 kuraldan oluşan bir kural tabanına dayanarak denetimi gerçekleştirmektedir. Kurulan algoritmanın performansının değerlendirilmesi ama­cıyla benzetim modelleri oluşturulmuş ve bulanık mantık denetleyici, trafik uyarmalı denetim sistemi ile gecikme süreleri bakımından karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmada doğu-batı ve kuzey-güney yönlerin­den değişken trafik durumları göz önünde bulun­durulmuştur. Bulanık mantık denetleyici, ortalama gecikme süreleri bakımından trafik uyarmalı sistem­den daha iyi sonuçlar vermiştir. Sonuçlar Tablo 1’de görülmektedir. Bu çalışma daha sonraki bir çok araş­tırmacı için kaynak olmuştur.

Nakatsuyama ve diğerleri (1984) tarafından, ilk çalış­madan esinlenerek bir bulanık mantık denetleyici modeli geliştirilmiştir. Nakatsuyama ve diğerleri tara­fından geliştirilen bulanık mantık denetleyici, trafik uyarmalı denetleyici ile değişken trafik koşulları altında ortalama gecikme süreleri bakımından karşı­laştırılmıştır. Sonuç olarak, bulanık mantık denetleyici ile gecikme sürelerinde ortalama % 20 oranında bir azalma olduğu öne sürülmüştür. J. J. Janecek ve M.R.Zargham (1995) tarafından yapılan çalışmada, 4 kollu ve 4 fazlı ayrık bir kavşak ele alınmıştır. Bu çalışmada fazların değişimi ile ilgile­nilmemiş, sinyal faz sürelerinin uzatılması veya azal­tılmasının denetimi amaçlanmıştır. Her fazda gelen trafik hacmindeki değişim ve kavşağa gelen toplam trafik miktarındaki değişim oranı parametreleri bulanık girdi verilerini oluşturmaktadır. Janecek ve Zargham, geliştirdikleri denetleyiciyi sabit zamanlı sinyalizas­yon sistemi ile karşılaştırmış ve ortalama bekleme süreleri bakımından bulanık algoritmanın üstün olduğunu belirlemiştir.

Kim (1997) tarafından yapılan çalışma da, aynı şekilde 4 kollu ve 4 fazlı ayrık bir kavşak ele alınmıştır. Çalışma kapsamında, mevcut faz süresinin artırılma­sına veya azaltılmasına karar verme amaçlanmıştır. Çalışmada faz değişimi ile ilgili bir öneri yoktur, 4 fazlı olarak sabit alınmıştır. Taşıtların ortalama gecikme süreleri bakımından önerilen algoritmanın sabit zamanlı sinyalizasyon sistemi ile karşılaştırıl­ması Tablo 2’de görülmektedir:

Sabit faz düzenini ele alan en kapsamlı çalışma ise, Helsinki Teknoloji Üniversitesinden Jarkko R Niittymaki (1997) tarafından yapılan çalışmadır. Niittymaki, yaptığı çalışmada taşıt dinamiği ile ilgili temel konuları ele almış, Finlandiya’daki trafik koşul­ları için doygun akım araştırması yapmış ve iki fazlı bir bulanık denetleyici geliştirmiştir. Niittymaki tarafın­dan geliştirilen bulanık mantık denetleyici iki aşamalı olarak çalışmaktadır. Birinci aşama trafik durumu­nun değerlendirilmesini, ikinci aşama ise yeşil süre ve devre sürelerinin düzenlenmesini içermektedir. Algoritmada her yaklaşım koluna iki adet detektör yerleştirilmesi uygun görülmüştür. İki aşamalı bulanık denetim algoritmasının ilk aşama­sında son 5 dakikada gelen trafik hacmi ve detek­törlerin uyarılma durumlarına göre trafiğin durumu belirlenmektedir. Trafiğin durumu, doygun üstü, normal ve düşük olarak 3 gruba ayrılmıştır. İkinci aşa­mada ise herhangi bir faz devam ederken gelen taşıt­lar ile kuyruktaki taşıtlar dikkate alınarak devre süresi ve faz süreleri belirlenmektedir. Niittymaki tarafından önerilen algoritmada kullanılan parametrelerin üyelik fonksiyonları Şekil 1’de verilmiştir: Tzes, McShane ve Kim (1995) tarafından yapılan çalışmada hem ayrık (izole), hem de eşgüdümlü (koordine) kavşaklar için bulanık mantığa dayalı bir denetleyici önerilmiştir. Tzes, McShane ve Kim tara­fından geliştirilen bulanık mantık denetleyicinin girdi parametreleri; doğu-batı ve kuzey-güney yönlerinden gelen taşıt sayılarıdır. Benzetim çalışması sonucunda önerilen bulanık denetim algoritması, sabit zamanlı sinyalizasyona göre oldukça iyi sonuçlar vermiştir. Gerson Beauchamp ve diğerleri (1997) tarafından yapılan çalışmada, trafik denetimi amaçlı bulanık mantığa dayalı bir faz seçici önerilmiştir. Önerilen sis­temde yeşil ışıktaki kuyruk uzunluğu, kırmızı ışıktaki kuyruk uzunluğu ve devre uzunluğu olmak üzere üç adet girdi kullanılmaktadır. Çıktı ise fazın değişebilir-liğidir. Algoritmada çeşitli faz seçenekleri sunulmuş­tur. Faz seçeneklerine ağırlık katsayıları atanmakta ve akımların ağırlık katsayılarına göre uygun fazın seçimine karar verilmektedir. Beauchamp ve diğer­leri tarafından önerilen bulanık mantık denetim algo­ritması, sabit zamanlı sinyalizasyon sistemleri ile benzetim programı yazılarak karşılaştırılmıştır. Çeşitli trafik hacimleri için ortalama gecikme süresi ve kuy­ruktan ayrılan taşıt sayıları bakımından yapılan karşı­laştırmalar sonucunda, ortalama gecikme sürelerinde bulanık mantık denetleyici ile yaklaşık olarak % 25 oranında iyileşmeler elde edilmiştir. Stephen Chiu ve Sujeet Chand (1993.a) tarafından yapılan çalışmada, bir kavşağın, bir önceki kavşağa göre eşgüdümlü (koordine) sinyalizasyonunun bula­nık mantık ile düzenlenmesi önerilmiştir. Çalışma kapsamında, faz süresi, faz düzeni ve eşgüdümlü kavşaklar için faz başlangıcının bulanık mantık ile düzenlenmesi tasarlanmıştır. Faz süresi, faz dağılımı ve faz değişimi bağımsız olarak düzenlenmiş ve toplam 40 bulanık kural kullanılmıştır. Devre süresinin düzenlenmesinde, herhangi bir koldaki en yüksek doygunluk derecesi ve bu kola karşılık gelen diğer bir koldaki en yüksek doygunluk derecesi paramet resi ele alınmıştır. Çıktı olarak mevcut faz süresinin değişme miktarı belir­lenmiştir.

    Jee-Hyong Lee ve diğerleri (1995) tarafından yapılan çalışmada, eşgü­dümlü kavşakların denetimi amacıyla bir bulanık mantık denetleyici gelişti­rilmiştir. Faz değişimi ve faz uzunluğu dinamik olarak kavşağın kendisine ve bir önceki kavşağın trafik durumla­rına göre belirlenmektedir. Faz seçimi ile ilgili karar, gelecek faz modülünde ve faz süresinin sonlandırılması kararı ise duruş modülünde verilmektedir.

    Gelecek faz modülünde 4 girdi parametresi dikkate alınmaktadır:

1. Bir şeritte detektörler arasında bekleyen taşıt sayısı.
2. Kırmızı ışığın başlangıcından beri geçen zaman
3. Bitişik kavşaktan hareket eden taşıtların hesap yapılan kavşağa gelişi sırasında geçen zaman.
4. Linkteki taşıt sayısı (bir önceki kavşaktaki taşıt)

    Lee ve diğerleri tarafından geliştirilen denetim mode­linin geçerliliği benzetim çalışması yapılarak araştırıl­mıştır. Benzetim çalışmasında 9 kavşak ele alınmıştır.Tablo 3’te Lee ve diğerleri tarafından geliştirilen modelin karşılaştırma sonuçları verilmiştir.

    Murat (2001), tarafından geliştirilen bulanık mantık modeli ise çok fazlı denetlenen ayrık (izole) sinyalize kavşakların denetimine yöneliktir. Önceki çalış­malarda geliştirilen modellerin çoğunluğu iki fazlı denetlenen kavşaklara yöneliktir. Murat ise, yaptığı çalışmada çok fazlı denetlenen kavşakları ele almış ve bulanık mantık denetim modelini çok fazlı sistem için geliştirmiştir. Modelin girdi, çıktı parametreleri ve akış şeması Şekil 2’de verilmiştir. Murat, geliştirdiği modeli trafik uyarmalı klasik denetim sistemleri ile karşılaştırarak geçerliliğini araştırmıştır. Yapılan kar­şılaştırmalar sonucunda, çok fazlı bulanık mantık modelinin, klasik trafik uyarmalı modele göre daha iyi bir denetim sağladığı ve taşıtların ortalama gecikme sürelerinde iyileşmelere neden olduğu anlaşılmıştır. Şekil 3’de yapılan karşılaştırma sonuçları verilmiştir. Üç fazlı olarak denetlenen kavşak modelinde tüm yaklaşım kollarından aynı trafik hacminin gelmesi durumunda, 500 taşıt/saat ve daha az trafik hacim­leri için trafik uyarmalı denetleyicinin bulanık mantık denetleyiciye göre ortalama gecikme sürelerinde %10’luk bir iyileşme sağladığı, fakat 500 taşıt/saat’ten daha fazla trafik hacimleri için ise bulanık mantık denetleyicinin daha iyi sonuçlar verdiği ve trafik uyarmalı denetleyiciye göre ortalama gecikmelerde %15.6 oranında iyileşme sağladığı belirlenmiştir. Aynı şekilde kavşak yaklaşım kollarında farklı trafik hacim­lerinin söz konusu olduğu durumda ise bulanık mantık denetleyicinin daha iyi sonuçlar verdiği ve trafik uyarmalı denetleyiciye göre ortalama gecikmede %23 oranında iyileşme sağladığı belirlenmiştir. Dört fazlı olarak denetlenen kavşak modeli için yapılan karşılaştırmalar sonucunda ise, benzer şekilde bula­nık mantık denetleyicinin trafik uyar­malı denetleyiciye göre yaklaşım kollarında aynı trafik hacimleri için ortalama gecikme sürelerinde %17.6 oranında ve farklı trafik hacimlerinin söz konusu olduğu durumda ise orta­lama %20.25 oranında iyileşme sağ­ladığı sonucu elde edilmiştir. 

    2.2. Yol Ağlarında Durum Tahmini

    2.2.1. Tıkanma ve Kaza Belirleme

   Yol ağlarında meydana gelebilecek tıkanmaların veya trafik kazalarının bilinmesi veya önceden tahmini trafik mühendisliği açısından önemlidir. Gerek bu tıkanmanın yol kullanıcılarına bildirilmesi, gerekse çeşitli önlemler alınarak tra­fiğin yönetilmesi açısından bu bilgilerin doğru ve sağlıklı biçimde analizi zorunludur. Yol ağlarında meydana gelen tıkanma ve kazaların belirlenmesi amacıyla, Krause ve diğerleri tarafından bir algoritma geliştirilmiştir (Krause, 1996). Gözlenen yol kesimindeki taşıt sayısı bir gösterge olarak alın­mış ve serbest trafik hacmi ve hız değerleri ile karşı­laştırılarak bir model oluşturulmuştur. Aynı zamanda yol ağındaki kazaların belirlenmesi için geliştirilen model ile ortalama 3 dakika daha erken olmak üzere trafik kazaları tahmin edilmiştir. Busch ve diğerleri (1994) çoklu bir model yaklaşımı geliştirmiş ve klasik kaza tahmini veya belirleme sistemi ile karşılaştırarak olumlu sonuçlar elde etmiştir (TRAIL, 1998). 

   2.2.2. Seyahat süresi tahmini

    Seyahat süresi tahmini, sürücü veya yol kullanıcıla­rına bilgi vermek ve trafik yönetimi amacı ile kulla­nılmaktadır. Özellikle afet yönetimi gibi durumlarda çeşitli güzergah alternatiflerinin ortalama seyahat sürelerini bilmek ve en kısa yolu belirlemek gerekli­dir. Seyahat süresi tahmini ile ilgili olarak çeşitli yak­laşımlar yapılmıştır (GERDIEN, 1994). Bu yaklaşık yöntemlerde detektörler ile elde edilen trafik sayım­larından faydalanılmaktadır. Ancak sayımlarda bazen hatalar olabilmekte veya eksik veriler oluşmakta, bu da tahmini doğrudan olumsuz etkilemektedir. Bu olumsuz etkiler, bulanık mantık modelleme de herhangi bir sorun teşkil etmemektedir. Diğer bir ifa­deyle, bulanık mantık modellemede eksik veriler ile çalışabilme özelliğinden dolayı seyahat süresi tahmi­ninde bulanık mantık yaklaşımı geliştirilmiştir. Choi ve Lee tarafından geliştirilen algoritmada farklı kaynak­lardan elde edilen trafik sayım ve gözlem değerleri birleştirilmiş ve geçmişteki seyahat süresi değer­lerinden de faydalanarak seyahat süresi tahmini yapılmıştır (Choi ve Lee, 1997). Yapılan modelleme benzetim (simülasyon) çalışması ile denenmiş ve olumlu sonuçlar elde edilmiştir.

    2.2.3. Kapasite ve Hizmet Düzeyi Tahmini

    Kapasite, en basit tanımıyla “herhangi bir yol kesi­minde, seçilen bir zaman diliminde gözlenen maksi­mum trafik birimidir” (May, 1990). Kent içi ve kentler arası yollar için kapasite değerleri birbirinden fark­lıdır. Kapasite ve hizmet düzeyi, yolların kullanıla­bilirlik durumunu ifade etmektedir. Amerika Birleşik Devletlerinde basılan Yolların Kapasitesi El Kitabı (HighvvayCapacity Manual) (TRB, 1985) isimli kitapta kapasite ile hizmet düzeyi arasındaki ilişkiler için çeşitli yaklaşımlar yapılmış ve çeşitli tablolar hazırla­narak bu yaklaşımlar ifade edilmiştir.

    Klasik yaklaşımlarda kesin sayısal değerlerden yarar­lanılmaktadır. Örneğin “hız 50km/saat ten fazla ve yolun geçirebildiği trafik hacmi 2000 taşıt /saat ten az ise hizmet düzeyi E’dir” biçiminde hizmet düzey­leri ve kapasite değerleri belirlenmektedir. Bunun yanında gerçekçi düşündüğümüzde, 49 km/saat lik hız ile 50 km/saat lik hız arasında önemli bir fark yoktur. Dolayısıyla klasik yaklaşımlarla yapılan tah­minler gerçeği yansıtmamaktadır. Bu sayısal değerle­rin sınırlarının bulanık olarak belirlenmesi ile gerçeğe daha yakın modellemeler yapılmıştır. Chakroborty ve Kikuchi (1990) tarafından yapılan modellemede ideal kapasite, görüş mesafesi, trafik hacmi, taşıt aralığı parametreleri girdi; düzeltme fak­törü, gerçek kapasite ve hizmet düzeyi ise çıktı olarak seçilmiştir. Bu parametreler bulanık alt kümelere ayrıl­mış ve kesin sınırlaryerine üçgen (veyayamuk) üyelik fonksiyonları ile gösterilen geçişli (bulanık) sınırlara ayrılarak, girdi ve çıktı parametrelerinin arasındaki ilişkiler yazılan sözel kurallar yardımıyla modellenmiş-tir. Modelleme sonucunda, bulanık mantığın klasik modellemeye göre daha gerçekçi veya sağlıklı sonuç verdiği anlaşılmıştır.

    Ndoh ve Ashford (1994) tarafından yapılan çalış­mada geleneksel modellemede kullanılan değerlerin yerine kullanıcılar tarafından algılanan hizmet düzey­leri modellenmiştir. Bu amaçla, öncelikle kullanıcıla­rın algıladığı hizmet düzeyi kavramı verileri toplanmış ve bulanık alt kümelere ayrıştırılarak modelleme ger­çekleştirilmiştir. Bulanık model, geleneksel değerlen­dirme ile karşılaştırılmış ve daha duyarlı sonuçlar elde edilmiştir.

    2.3. Sürücü Davranışlarının Modellenmesi 

    Sürücü davranışları, özellikle mikroskobik simülasyon modellemesinde kullanılmaktadır. Mikroskobik simü­lasyon modelleri ile trafik akımlarını detaylı olarak incelemek, tasarım yapmak mümkündür. Özellikle taşıt takip aralıklarının belirlenmesi ve modelleme­sinde sürücü davranışlarının bilinmesi veya kabul edilmesi gereklidir. Sürücü davranışlarının en doğru biçimde ve gerçeğe yakın olarak temsil edilmesi geliştirilecek simülasyon modelini daha kuvvetlendir­mektedir. Geliştirilen mikroskobik simülasyon model­leri genellikle taşıt takip modeli ve şerit seçim modelini dikkate almaktadır. 

    2.3.1 Taşıt-takip modelleri

    En çok bilinen ve kullanılan taşıt takip modeli General Motor (GM) modelidir. General Motor modelinde takip eden taşıt, hızını ve takip mesafesini önündeki araca göre düzenlemektedir. Psiko-fiziksel model ise diğer bir takip modelidir ve GM modeline göre daha gerçekçi bir yaklaşım yapmaktadır. Bu modelde, sürücüler öndeki taşıtın hareketlerinden daha az etki­lenmekte ve göreceli hareketleri daha az olmaktadır. Dolayısıyla öndeki taşıtı belirli ve sınırlı bir mesafeden takip etme durumu söz konusu olmamakta ve daha gerçekçi olmaktadır (Leutzbach, 1988). Bu geleneksel modellerde sürücülerin kendi taşıtları ve takip ettikleri taşıtın hızı ve mesafeleri ile ilgili doğru ve kesin bilgilere sahip olması gereklidir. Bu çoğu zaman mümkün değildir. Ayrıca sürücülerin her birinin sürüş kabiliyeti deneyimlerine ve trafik kural­larına bağlıdır. Sonuç olarak, taşıt takibinde algılama ve tepki verme mekanizmaları belirsizdir ve bu yapısı dolayısı ile bulanık mantık modellemeye uygundur. Kikuchi ve Chakroborty (1992),  bulanık mantığa dayalı bir taşıt takip modeli geliştirmiştir. Sürücülerin tepkilerini hazırladıkları bir kural tabanı çerçevesinde ele almış ve hız, takip mesafesi parametrelerini bula­nık olarak modellemişlerdir. Böylece sürücüden sürü­cüye değişen belirsizlikleri ortadan kaldırarak daha esnek ve gerçeğe yakın modellerine yapmışlardır. Rekersbrink (1995) ise bulanık sürüş modeli öner­miştir. Bu modelde, taşıtın hızlanma-yavaşlaması ve şerit değiştirmesi tamamen bulanık kümelerle temsil edilmiştir. 

    Aşağıda gösterilen parametreler bulanık alt kümelere ayrılmıştır:

    Girdi Parametreleri:

Hız            : çok az, istenen düzeyde, çok fazla
İstenen hız : çok az, istenen düzeyde, çok fazla
Mesafe       : çok yakın, yakın, orta, uzak, çok uzak
Hız farkı      : pozitif, sıfır, negatif

Çıktı:

Hızlanma: çok yavaşla, yavaşla, biraz yavaşla, aynı kalsın, biraz hızlan, hızlan, çok hızlan

Şerit değiştirme: çok yavaşla, yavaşla, biraz yavaşla, aynı kalsın, biraz hızlan, hızlan, çok hızlan Bu parametreler ve aşağıda verilen örnek kurallar kullanılarak model geliştirilmiştir. Örnek

    Kurallar:

EĞER öndeki taşıta mesafe çok yakın İSE yavaşla EĞER hız çok az VE öndeki taşıta mesafe yakın VE hız farkı pozitif İSE hızlan

    Bu model ile gerçek hayattaki trafik ölçümleri birbi­rine oldukça yaklaşmıştır.

    2.4. Rota (Güzergah) Seçim Davranışının Modellenmesi

    Yol ağlarında rota seçimi konusunda trafik mühen­disleri ve ulaşım plancıları tarafından çeşitli çalış­malar yapılmıştır (Bovy and Stern, 1990; Berkum V. and Van der Mede, 1993). Bu çalışmalarda genellikle sürücülerin rota tercihindeki davranışları modellen-miştir. Rota seçim modelleri; sürücü davranışındaki parametrelerin tahmini ve sürücünün tercih davranı­şının kestirimi gibi amaçlarla kullanılabilir. Yapılan modellemelerde seçilecek rotaların yararlılık fonksiyonları (utility functions) belirlenmekte ve buna göre logit veya probit modelleme yöntemlerinden faydalanılmaktadır. Yararlılık fonksiyonları; seçilecek rotanın uzunluğu, seyahat süresi, güvenliği gibi özel­likleri içeren doğrusal bir fonksiyondur (Formül 1).

U_ir=X_ir+Є_ir(Formül 1)

Burada;

X_ir= rota özellikleri

Є_ir= rastgele katsayıdır.

    Her bir rota için bu fonksiyon yardımı ile rotanın genel durumu belirlenmiş olur. Bundan sonra logit veya probit modelleri yardımıyla rotanın seçilme olasılığı hesaplanarak, iki nokta arasında seyahat edecek trafik hacmi ilgili rotalara dağıtılır. Rota seçiminde belirsizlikler mevcuttur. Sürücülerin alışmış oldukları rotaları seçmesi veya çeşitli rota alternatifleri hakkında yeterli olmayan ve sübjektif bil­gilere sahip olmaları nedeniyle modellemede sorun­lar olabilmektedir. Örneğin sürücülerin deneyimi veya aynı rotanın (güzergahın) farklı günlerde farklı seya­hat süresinde hizmet verebilmesi gibi belirsizlikler nedeniyle problemin yapısında rasgelelikler oluş­maktadır. Problemin rasgele yapısı nedeniyle bazı belirsizlik yöntemlerinden (utility maximization) fay­dalanılmaktadır. Ancak bu belirsizlik yöntemlerinde kesin değerler ile çalışıldığından problemin yapısın­daki belirsizliğe tam olarak cevap verememektedir. Dolayısıyla bulanık mantık modelleme ile bu sorunla­rın aşılabilmesi mümkün olmaktadır.

    Bulanık mantık rota seçimi modellemesi ile ilgili olarak literatürde iki yaklaşım yapılmıştır. Bu yakla­şımlardan birincisi kural tabanlı yaklaşım, ikincisi ise sıralama veya derecelendirme yaklaşımıdır. Seçilecek rotaların bulanık maliyetlerinin çıkarılması model-lemenin ilk adımı olarak sıralanabilir. Daha sonra bu maliyetlere göre sıralama ve seçim işlemi gerçekleştirilmektedir.

    Bulanık maliyetlerin belirlenmesi ile ilgili olarak çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiştir (Lotan and Koutsopoulos, 1991; Vythoulkas, 1994). Kural tabanı ile maliyetle­rin belirlenmesi bu yaklaşımlardandır. Burada önemli noktalardan birisi yol ağının çeşitli durumlarda mali­yetinin değişebileceği veya belirsizliğidir. Örneğin Şekil 4’de bir rotanın (güzergahın) normal ve tıkanmış durumlardaki bulanık maliyet fonksiyonu verilmiştir. Burada yalnızca seyahat süresi maliyet fonksiyonu olarak alınmıştır (Henn, 1997). Her bir rotanın tahmin edilen veya öngörülen bula­nık maliyetlerine göre en uygun rota seçimi yapılır. Burada öncelikle bulanık maliyetler durulaştırılır ve elde edilen kesin sayısal değerlere göre sıralama yapılır.

    Teodorovic ve Kikuchi (1991) tarafından bir bulanık mantık rota (güzergah) seçim modeli geliştirilmiştir. Bu modelde yaklaşık seyahat süreleri bilinen iki alter­natif yolun oluşturulan kural tabanı ile karşılaştırıl­ması yapılmaktadır.
 

3. SONUÇLAR VE TARTIŞMA

    Bu çalışmada, trafik mühendisliği’nde yeni yöntem­lerin uygulamaları ve geliştirilen modeller tanıtılmış­tır. Bu kapsamda, yeni hesaplama yöntemlerinden bulanık mantık tekniğinin genel yapısı, gelişimi ve uygulama alanları anlatılarak, trafik mühendisliği çer­çevesinde yapılan uygulamalara değinilmiştir. Kent içi trafik sorunlarının artışı nedeniyle, trafik akım­larının daha etkin ve dinamik yönetimi kavramı trafik mühendislerinin ilgisini çekmektedir. Bu kapsamda, özellikle kent içi kavşaklarda, trafik sinyal denetimi konusuna, daha geniş yer verilmiş ve bu konudaki çalışmalar detaylı anlatılmıştır. Sinyal denetimi ile ilgili kuramsal çalışmalar, bulanık mantık sinyal denetimi­nin, özellikle değişken trafik akımlarının bulunduğu ve yüksek trafik hacmine maruz kalan kavşaklarda üstün olduğunu kanıtlamıştır. Bu sistemin gerçek bir kavşakta denenmesi için ilgili çalışmalar yürü­tülmektedir (Murat, 2003). Yapılacak denemeler sonucunda, ülkemizde bu denetim sisteminin uygu­lamaları yaygınlaştırılabilecektir. Yol ağlarında durum tahmini ve trafiğin yönlendiril­mesi konusu, yine trafik yönetimi açısından önem arz etmekte ve özellikle yurtdışında bu konuda çalışma­lar yapılmaktadır. Yol kullanıcılarının bilgilendirilmesi, trafik tıkanıklığının önlenmesi ve kazalara zamanında müdahale edilmesi gibi amaçlar doğrultusunda yol ağları ile ilgili çalışmalar yapılmış ve bulanık mantık yaklaşımı ile klasik modellemelere göre daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Bu konularda, ülkemizde de araştırmaların yapılması ve özellikle büyük kentleri­miz için benzer modeller geliştirilerek yeni ve uygula­nabilir sistemlerin kurulması faydalı olabilecektir. Seyahat süresi tahmini konusu, yol kullanıcıları tara­fından en uygun güzergahın veya rotanın seçiminde etkili olmaktadır. En kısa sürede seyahatini gerçekleş­tirmek hedefi nedeniyle çeşitli güzergah alternatifle­rinin ortalama seyahat süreleri kullanıcılar tarafından tahmin edilmektedir. Bu tahminlerin, bulanık model-lenmesi ile gerçeğe yakın sonuçlar elde edilmiştir. Ulaşım planlaması çalışmalarında bu yaklaşımı kul­lanmak ve trafik atamasını bulanık tahminlere daya­narak yapmak ilginç sonuçlar verebilecektir. Bu konuda yapılan veya yapılacak araştırmaları çeşitli yazılımlar ile destekleyerek ulaşım planlamacıları ve trafik mühendisleri için kullanışlı paket programlar geliştirilebilir.

    Kapasite ve hizmet düzeyinin belirlenmesi, özellikle kavşaklar, yollar gibi ulaşım altyapısının durumunu belirlemek ve geleceğe yönelikyapılabileceklere karar vermek açısından önemlidir. Bu amaçla klasik belir­leme yöntemlerine alternatif olarak bulanık mantık modelleme önerilmiş ve başarılı sonuçlar elde edil­miştir. Kapasite ve hizmet düzeyi konusu, yapı iti­bariyle bulanık mantık modellemeye oldukça uygun olduğundan (kesin sayısal sınırlar ile modelleme tam olarak gerçeği yansıtmadığından) yapılan çalışmalar başarılı olmuştur. Yapılan çalışmaları daha geliştirmek ve kapasite üzerinde etken parametrelerin tümünü ele alarak yeni modellemeler yapmak mümkündür. Ayrıca yine bu modellemenin bilgisayar yazılımı ile desteklenmesi veya bir yazılıma eklenmesi (enteg­rasyonu) ile trafik mühendisleri için bir değerlendirme sistemi geliştirilebilir.

    Sürücü davranışlarının gerçeğe en yakın biçimde modellenmesi, özellikle mikroskobik trafik benzetim çalışmaları açısından önem taşımaktadır. Geliştirilen bulanık mantık takip modelleri ile sürücülerin tra­fikteki davranışları modellenmiş ve General Motor takip modeli ile karşılaştırılmıştır. Bu modellerin çeşitli uygulamalarını da gerçekleştirmek ve özellikle kent içinde serbest ve tıkanık trafik durumlarında otoma­tik takip yapabilen taşıt teknolojileri geliştirmek müm­kündür. Ayrıca bu sayede olası trafik kazaları da önlenebilecektir.

    Bulanık mantığın trafik mühendisliğindeki diğer önemli uygulamalarından birisi ise rota veya güzer­gah seçim modellemesidir. Yol kullanıcılarının rota seçim davranışı genellikle belirsizlikler içermektedir. Seçilecek rotanın maliyeti (seyahat süresi, mesafesi, güvenilirliği v.b.) kullanıcılar tarafından yaklaşık olarak tahmin edilmekte, ancak kesin olarak bilinememekte ve değişkenlik göstermektedir. Bu belirsizliklerin bula­nık mantık ile modellenmesi ile problem daha sağlıklı olarak tanımlanmış ve başarılı sonuçlara ulaşılmıştır. Bu modellemenin geliştirilmesi, özellikle ulaşım plan­cıları ve trafik mühendislerine yardımcı olabilecek ve bir değerlendirme sistemi oluşturulabilecektir. Bulanık mantık tekniği’nin trafik mühendisliğindeki uygulamaları devam etmektedir. Bu çalışma kapsa­mında değinilen konular dışında, özellikle yol ağla­rında trafik denetimi, otoyol ve ekspres yollardaki trafiğin ve trafik kazalarının önceden tahmini, otopark denetimi ve yönetimi v.b. gibi konularda da bulanık mantık tekniği kullanılarak modellemeler yapılması ve ilginç sonuçlar elde edilmesi mümkündür. Ayrıca, yukarıda anlatılan ve kuramsal olarak geliştirilen bazı modellerin uygulanması ile yöntemin verimliliği gerçek anlamda ölçülebilecektir.

    BİLGİ

    Bu çalışma, Pamukkale Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri birimince desteklenen 2003MHF08 numa­ralı araştırma projesi kapsamında hazırlanmıştır.

    KAYNAKLAR

    Beauchamp-Baez, G., Rodriguez-Morales, E., and Muniz Marrero, E.,L, (1997). “A Fuzzy Logic Based Phase Controller for Traffic Control”, Proc. IEEE International Conference on Fuzzy Systems 1997, pp1533-1539. Berkum, E. V. and Van der Mede P., (1993). “The impact of traffic Information” PhD. Thesis, Delft University of Technology.

    Diğer referanslara yazarın e-posta adresinden ulaşı­labilir.