The optimization of routes using evolutionary algorithms in public transportation systems
Citation
Kaleli, S.S., Bayğan, M. & Naralan, A. (2022). The Optimization of Routes Using Evolutionary Algorithms in Public Transportation Systems. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 5(1), 64-74. https://doi.org/10.38016/jista.951008Abstract
This study aims to examine, regulate, and update the land transportation of the Erzurum Metropolitan Municipality (EMM), Turkey
using computerized calculation techniques. In line with these targets, some critical information has been obtained for study: the number
of buses, the number of expeditions, the number of bus lines, and the number and maps of existing routes belonging to EMM. By using
the information that has been obtained, this study aims at outlining specific outputs according to the input parameters, such as
determining the optimal routes, the average travel, and the journey time. Once all of these situations were considered, various
optimization algorithms were used to get the targeted outputs in response to the determined input parameters. In addition, the study
found that the problem involved in modeling the land transport network of the EMM is in line with the so-called “traveling salesman
problem,” which is a scenario about optimization often discussed in the literature. This study tried to solve this problem by using the
genetic algorithm, the clonal selection algorithm, and the DNA computing algorithm. The location data for each bus stops on the bus
lines selected for the study were obtained from the EMM, and the distances between these coordinates were obtained by using Google
Maps via a Google API. These distances were stored in a distance matrix file and used as input parameters in the application and then
were put through optimization algorithms developed initially on the MATLAB platform. The study’s results show that the algorithms
developed for the proposed approaches work efficiently and that the distances for the selected bus lines can be shortened. Bu çalışma, Erzurum Büyükşehir Belediyesi'nin (EBB) Türkiye kara ulaşımını bilgisayarlı hesaplama teknikleri kullanarak incelemeyi,
düzenlemeyi ve güncellemeyi amaçlamaktadır. Bu hedefler doğrultusunda, çalışma için bazı önemli bilgiler: otobüs sayısı, sefer sayısı,
otobüs hattı sayısı ve EBB’ye ait mevcut güzergâh sayısı ve haritaları elde edilmiştir. Bu çalışma, elde edilen bilgileri kullanarak,
optimal rotaların belirlenmesi, ortalama seyahat ve yolculuk süresi gibi girdi parametrelerine göre belirli çıktıların ana hatlarını çizmeyi
amaçlamaktadır. Tüm bu durumlar göz önüne alındığında, belirlenen girdi parametrelerine karşılık hedeflenen çıktıları elde etmek için
çeşitli optimizasyon algoritmaları kullanılmıştır. Çalışma, EBB’ nin ulaşım ağının modellenmesindeki problemin, literatürde sıklıkla
tartışılan optimizasyonla ilgili bir senaryo olan “gezgin satıcı problemi” ile uyumlu olduğunu bulmuştur. Çalışmada genetik algoritma,
klonal seçim algoritması ve DNA hesaplama algoritması kullanılarak bu problem çözülmeye çalışılmıştır. Çalışmada seçilen otobüs
hatlarındaki her bir durak için konum bilgisi EBB'den alınmış ve bu koordinatlar arasındaki mesafeler bir Google API üzerinden Google
Maps kullanılarak elde edilmiştir. Bu mesafeler bir mesafe matrisi dosyasında saklanmış ve uygulamada giriş parametreleri olarak
kullanılmış daha sonra MATLAB platformunda geliştirilen optimizasyon algoritmalarına aktarılmıştır. Çalışmanın sonuçları, önerilen
yaklaşımlar için geliştirilen algoritmaların verimli çalıştığını ve seçilen otobüs hatları için mesafelerin kısaltılabileceğini
göstermektedir.