Bir koridor boyunca trafik sinyal optimizasyonu için sezgisel algoritmaların değerlendirilmesi

Trafik işaretleri yol ağının en önemli parçalarından biridir. Trafik işaretleri kentsel alanlarda, tıkanıklık azaltılmasında ve topluma daha iyi hizmet verilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tezin amacı, çeşitli kavşaklardan oluşan bir koridor için, Akıllı Sürücü Modeli araba-takip teorisine dayanan bir mikroskobik trafik benzetimi kullanılarak sezgisel algoritmalar ile en iyi trafik sinyal zamanlama planını belirlemektir. Bu çalışmada kullanılan başarım ölçütü duran araç süresidir. Koridor için tüm mevcut trafik sinyal zamanlama planları değerlendirildi. En iyi trafik sinyal zamanlama planını kullanmanın koridorda bulunan trafik sıkışıklığını verimli bir şekilde azaltabildiği gösterilmiştir. Sezgisel algoritmaların (Benzetilmis Tavlama (Simulated Annealing), Tepe Tırmanan (Hill Climbing) ve Genetik (Genetic)) başarım ölçütlerinin değerlendirilmesine göre Genetik Algoritma tüm senaryolar için en iyi zamanlama planını tüm kavşaklar için sağladı. Bu çalışmada, Tepe Tırmanma Algoritmasının çalışma hızı Genetik Algoritmasından 28 kat daha fazla olduğu, fakat genel en iyiye ulaşmakta başarısız olduğu belirlenmiştir. Genetik Algoritmanın arama süreci, Benzetilmiş Tavlama ve Tepe Tırmanan Algoritmalarına göre daha uzundur, ancak Genetik Algoritmanın belirtilen zaman surecinde genel uygun değeri bulma performansı en iyidir.