AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe proposed method can be useful in the initial planning of an integrated transit system and it may serve as a seed solution in a multi-objective optimization.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
A sustainable urban transportation system uses different classes of transportation modes whose services should be well integrated. The Feeder Bus Route Network Problem (FBRNDP) is an important part of this integration. FBRNDP primarily deals with the provision of access to an existing mainline movement through feeder transit system usually to expand it’s the service coverage. The multiple traveling salesman problem (MTSP) has similar properties with FBRNDP, thus, making the formulation of MTSP to be adoptable for feeder bus routes. In this study, a bi-level heuristic algorithm is developed to solve this problem by clustering demand nodes around nearest destination and using genetic algorithm (GA) based on fixed start MTSP to optimize the shortest distance the salesmen will have to travel to cover the service area. The algorithm compares well to the results of a case study found in literature and shows a promising way of designing feeder bus routes strictly based on the shortest distance and variation of the number of routes required. The proposed method can be useful in the initial planning of an integrated transit system and it may serve as a seed solution in a multi-objective optimization.
Özet
Sürdürülebilir bir kentsel ulaşım sisteminin, hizmetleri iyi entegre edilmesi gereken farklı ulaşım türlerini kullanması gerekmektedir. Besleyici Otobüs Rotası Ağ Tasarım Problemi (BORATP) bu entegrasyonun önemli bir parçasıdır. BORATP öncelikle hizmet kapsamını genişletmek için besleyici transit sistemi aracılığıyla mevcut bir ana hat hareketine erişim sağlanması ile ilgilenir. Çoklu seyahat eden satıcı problemi (ÇSESP), BORATP'ye benzer özellikler içermektedir ve bu nedenle ÇSESP formülasyonu besleyici otobüs rotalarının optimizasyonu için kullanılmaya uygundur. Bu çalışmada, BORATP’nin çözümü için talep noktalarını en yakın hedef etrafında kümeleyen ve satıcıların hizmeti kapsaması için seyahat etmesi gereken en kısa mesafeyi sabit başlangıçlı ÇSESP’ye dayalı bir genetik algoritma (GA) kullanarak optimize eden iki seviyeli deneysel bir algoritma geliştirilmiştir. Algoritma, literatürde bulunan bir vaka çalışmasının sonuçlarıyla karşılaştırılarak ve iyi bir uyum sağladığı görülmüş ve gerekli olan rota sayısının en kısa mesafesine ve varyasyonuna dayanarak besleyici otobüs güzergahları tasarlamak için cazip bir yöntem olduğu ortaya konmuştur. Önerilen yöntem, entegre bir toplu ulaşım sisteminin ilksel planlamasında yararlı olabilecek ve çok amaçlı bir optimizasyonda bir başlangıç çözümü olarak kullanılabilecektir.