Creating agile and optimal transportation system

Bu çalıs ̧ma Antalya s ̧ehrinin toplu tas ̧ıma sistemini bilimsel bir zemin üzerine otur- tarak yenilenmis ̧ bir s ̧ekilde önermeyi amaçlar. Bu dog ̆rultuda dikkat edilen unsurlar du- rak yog ̆unlukları, yog ̆un bölgeler arası mesafeler ve tas ̧ınan yolcu sayılarıdır. Bir milyon kadar binis ̧ verisi, bu tezin yazıldıg ̆ı sırada Antalya'nın toplu tas ̧ımasını üstlenen s ̧irket tarafından sag ̆lanmıs ̧ olup dig ̆er tüm ilis ̧kili veri söz konusu s ̧irketin API servisinden bir .NET Core komut satırı uygulamasıyla otomatize s ̧ekilde toplanıp Azure'da ög ̆renci kre- disiyle açılmıs ̧ bir PostgreSQL veritabanına ilis ̧kisel olarak kaydedilmis ̧tir. Veri üzerinde çalıs ̧malar için gelis ̧tirme ortamı olarak Google Colab (bir Jupyter Notebook servisi) kullanılmıs ̧tır. Bu gelis ̧tirmeler Python dilinde yapılmıs ̧tır. Verilerin dog ̆rulug ̆u; rota, durak konumları, yog ̆unluk haritası gibi çes ̧itli deg ̆erlerin Google Maps ve KeplerGL üzerinde görselles ̧tirilmesi ve incelenmesinin ardından DBSCAN ve K-Means algorit- malarıyla cog ̆rafik data üzerinde kümeleme yapılmıs ̧ ve Uniform Cost Search ile düg ̆üm- ler verim odaklı bag ̆lanmıs ̧tır. Tas ̧ınan yolcu arttıkça pozitif, mesafe uzadıkça negatif etki eden bir fonksiyon tanımlanmıs ̧tır. Tüm üçlü, dörtlü ve bes ̧li rota permutasyonları arasından genetik algoritma kullanarak rotalar seçilmis ̧ ve tanımlı fonksiyona göre verimi yüksek olan çözüm elde edilmis ̧tir.