Akıllı şehirlerde araç rotalama: Benzetimsel Dinamik Programlama tabanlı bir sezgisel yöntem
Mustafa Çimen Mehmet Soysal Çağrı Sel
AbstractDördüncü sanayi devrimi, gelişen teknolojinin, birbirleriyle iletişim kuran, insan müdahalesine minimum seviyede ihtiyaç duyan ve kendi kendilerine karar verebilen makinelerin kullanımına olanak tanımaktadır. Akıllı şehirler ve trafik uygulamaları, Endüstri 4.0’ın önemli araştırma alanlarından birisidir. Geleceğin akıllı şehirlerinde trafik ışıklarının, sokak lambalarının ve trafik izleme sensörlerinin birbirleriyle iletişim kurarak trafiği yönlendirecekleri ve şehir hayatını kolaylaştırarak riskleri azaltacakları öngörülmektedir. Bunların yanı sıra, başta kamu araçları ve toplu taşıma araçları olmak üzere tüm araçların da trafik hakkında bilgi edinmeleri ve kendi rotalarını belirleyebilmeleri akıllı şehir temasının belli başlı özelliklerindendir. Bu çalışmada, ele alınan araç rotalama problemi, taşıtların başlangıç noktasından hareket etmeden önce şehirdeki diğer araçlardan trafik ve ortalama hız bilgilerini alabildiği varsayımı altında incelenmiştir. Problemin çözümü için yaygın bir Makina Öğrenmesi tekniği olan Benzetimsel Dinamik Programlama (Approximate Dynamic Programming) tabanlı bir sezgisel yaklaşım önerilmektedir. Geliştirilen bu sezgisel, Kısıtlı Dinamik Programlama yöntemiyle, çözümlerin maliyetleri, sürdürülebilirlik performansları ve süreleri açısından karşılaştırılmıştır. Sayısal analizler Benzetimsel Dinamik Programlama’nın daha kısa sürede kabul edilebilir sonuçlar sunduğunu göstermektedir.