22 research outputs found
Multi-objective Optimization Framework for Trade-Off Among Pedestrian Delays and Vehicular Emissions at Signal-Controlled Intersections
Traffic congestion has several adverse effects on urban traffic networks. Increased travel times of vehicles, with the addition
of excessive greenhouse emissions, can be listed as harmful effects. To address these issues, transportation engineers aim
to reduce private car usage, reduce travel times through different control strategies, and mitigate harmful effects on urban
networks. In this study, we introduce an innovative approach to optimizing traffic signal control settings. This methodology
takes into account both pedestrian delays and vehicular emissions. Non-dominated sorting genetic algorithm-II and Multiobjective
Artificial Bee Colony algorithms are adopted to solve the multi-objective optimization problem. The vehicular
emissions are modeled through the MOVES3 emission model and integrated into the utilized microsimulation environment.
Initially, the proposed framework is tested on a hypothetical test network, followed by a real-world case study. Results indicate
a significant improvement in pedestrian delays and lower emissions
Otoyol Trafik Akım Koşullarını Sınıflamada K-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi
Bu çalışmada; makroskobik bir trafik akım modeliyle oluşturulmuş akım koşulu farklılaşmalarını belirlemek amacıyla çok değişkenli kümeleme yöntemlerinin başarımları araştırılmıştır. Trafik verisindeki gürültüyü gidermek ve geniş saçılımı kabul edilebilir düzeye getirmek amacıyla, ham trafik değişkenleri modelleme öncesi filtrelenmiştir. Trafik akımı, iki fazlı bir temel eğriyi baz alarak hesap yapan hücre geçişi modeliyle benzetilmiştir. Seçilen otoyol kesimindeki akım dinamikleri, varolan akım koşullarını belirlemek amacıyla irdelenmiştir. Temel eğri üzerinde akım koşullarının sınıflanması, kesim yoğunluk değişkeni gözetilerek kümeleme yöntemleriyle aranmıştır. Hiyerarşik olmayan kümeleme yaklaşımları, örnek otoyol kesimi üzerindeki ani koşul değişimlerini tespit etmeye yarayan başarılı sınıflama sonuçları vermiştir. Çok değişkenli kümeleme yöntemlerince izlenen prosedür, sistematik olarak dinamiktir ve temel eğri üzerinde statik bölütleme yöntemiyle elde edilen kümelere oldukça yaklaşık kümeler oluşturabilmektedir. K-ortalamalar yöntemiyle elde edilen sonuçlar üzerinden hesaplanmış belirlenim katsayıları, elde edilen sonuçları istatistik yönden karşılaştırmalı olarak değerlendirmek amacıyla kullanılmıştır
Evaluation of Vehicle Assignment Algorithms for Autonomous Mobility on Demand
The term “Mobility” is gaining new perspectives.
Due to the paradigm shift driven by information technologies
and autonomous vehicles, on-demand mobility services have
experienced significant growth. Operating such a service
efficiently is a challenging task. Especially, assigning vehicles to
customers plays a vital role in this regard. To meet a
satisfactory level of service while keeping the operational costs
to a minimum requires efficient assignment strategies. Work
summarized in this paper utilizes several shared and nonshared assignment algorithms in order to propose a
methodology to assess the effects on the overall system
performance for an Autonomous Mobility on Demand system.
Selected algorithms are tested in a theoretical network with
real-world taxi data with the help of microscopic traffic
simulation software Simulation of Urban Mobility. Simulation
scenarios are generated for both varying demand levels and
increasing fleet sizes. Results suggest that for high demand
levels and small fleet sizes, shared algorithms outperform nonshared algorithms for every performance measure chosen: total
vehicle kilometers traveled, the ratio of empty fleet kilometers,
average passenger waiting time for pick up, and the number of
customers served in a period