Mekanik otopark tesislerinin yer seçimi ve boyutlandırılması için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım

Dünyanın pek çok kentinde hızlı nüfus artışıyla doğru orantılı olarak artan taşıt sayısı ulaşım problemlerinin de artmasına yol açmıştır. Otopark sorunu günümüzde metropollerin en önemli ulaşım sorunlarından biridir. Taşıt sayısındaki hızlı artışa karşın otopark alanlarının yetersiz kalması ve bunun kent ölçeğinde meydana getirdiği tüm olumsuz etkiler "otopark sorunu" kapsamında ele alınır. Ortalama bir hususi taşıt günde 23 saat, başka bir deyişle ömrünün yüzde 95'i boyunca otoparkta park halindedir. Bu süre, taşıtın hareket halinde olduğu süreden çok daha fazladır. Taşıtların hareketini sağlamak için yollar gerektiği gibi, durması için de yeterli park alanlarına ihtiyaç vardır. Uluslararası literatüre göre dünyada park politikasına 3 farklı yaklaşım bulunmaktadır. Bunlar, geleneksel yaklaşım, park yönetimi yaklaşımı ve piyasa tabanlı yaklaşım olarak kategorize edilebilir. Dünya kentlerinin çoğunda geleneksel park politikası uygulanmaktadır. Bu yaklaşımda otopark sorunu bir altyapı sorunu olarak görülür ve park politikasının temel hedefi otopark talebini karşılamaktır. Yönetmeliklerde belirtilen minimum otopark gereksinimleri geleneksel yaklaşımın birincil düzenleme aracıdır. Geleneksel park politikasına göre her binanın öngörülen azami otopark talebini karşılayabilecek sayıda otopark alanına sahip olması gerekir. Geleneksel yaklaşımda otopark sorunu "otopark miktarının yetersizliği" şeklinde tanımlandığı için, çözüm olarak her binanın kendi otopark talebini kendi arazisi içinde karşılaması önerilir. Çözüm kapsamında her bir arazi kullanım çeşidine göre önerilen minimum otopark gereksinimleri belirlenir ve otopark yönetmelikleri hazırlanır. Uluslararası literatüre göre minimum otopark gereksinimlerine dayalı geleneksel yaklaşım problematik ve yoğun kent dokusuyla uyumsuz bir yaklaşımdır. Park yönetimi, park politikaları arasında en yaygın ikinci yaklaşımdır. Bu yaklaşım, geleneksel park politikasının yoğun ve sıkışık bölgeler için uygulanabilir olmayışından dolayı ortaya çıkmıştır. Park yönetimi yaklaşımı genellikle otopark sorununun olduğu, fakat fazladan otopark arzının mümkün olmadığı veya arzu edilmediği yerlerde uygulanmaktadır. Park yönetimi, otoparkların daha verimli kullanılmasını hedefleyen politikalar ve programlardan oluşmaktadır. Piyasa tabanlı park politikasında, otopark arz ve talep dengesinin piyasa tabanlı fiyatlandırma vasıtasıyla sağlanması öngörülmektedir. Piyasa tabanlı yaklaşımda taşma sorunu (spillover) olumsuz bir durum olarak değil, yerel otopark piyasasının canlı kalmasını sağlayan bir durum olarak görülür ve fiyatlandırma ile önüne geçilebileceği savunulur. İstanbul'daki otopark sorununun çözülebilmesi için otopark arz ve talebinin dengelenmesine yönelik adımlar gerekmektedir. Mevcut durumda otopark talebinin otopark arzından çok daha fazla olduğu bilinmekte ve bunun sonuçları açıkça görülmektedir. Talep ve arzın dengelenmesinde uygulanacak yöntemler talebin azaltılması ve/veya arzın artırılmasıdır. Sadece arzın artırılması sürdürülebilir bir çözüm değildir. Sadece arzın artırılması halinde, sunulan her otopark alanı kendi ihtiyacını yaratacak ve otomobille ulaşım teşvik edilmiş olacaktır. Olması gereken çözümde mevcut otopark talebi karşılanmalı ve gelecekte öngörülen otopark talebini minimize etmeye yönelik adımlar atılmalıdır. Bu tez kapsamında arzın artırılmasına yönelik girişimler üzerinde durulmuştur. Arzın artırılması yeni otopark alanlarının sağlanması ile mümkündür. Bu doğrultuda İstanbul'un mevcut durumu (yüksek nüfus yoğunluğu, plansız yapılaşma, vb.) dikkate alınarak yeni otopark tesisleri planlanmalı ve inşa edilmelidir. Yeni inşa edilecek otopark tesislerinin planlama sürecini, tesis tipi seçimi, tesis yeri seçimi ve tesis boyutlandırılması olarak üç aşamaya ayırmak mümkündür. Tez kapsamında, otopark tesislerinin yer seçimi ve boyutlandırılması aşamalarında karar vericiye/tasarımcıya destek olacak GA tabanlı yeni bir hesaplamalı model tanıtılmaktadır. Ardından bu model bir vaka çalışması kapsamında gerçek verilerle test edilmiştir. Vaka çalışması için İstanbul'un otopark yönünden en sorunlu ilçelerinden biri olan Şişli İlçesi seçilmiştir. Tesis tipi seçimi yapılırken otopark çeşitleri ve otopark tesis tipolojileri ele alınmıştır. Otoparklar yol üstü veya yol dışı olmak üzere iki çeşittir. Yol dışı otoparkları hemzemin veya katlı olmak üzere iki grupta incelemek mümkündür. Katlı otoparklar araçların park edilişlerine göre statik veya otomatik olmak üzere ikiye ayrılır. Statik otoparklarda araçlar sürücüler tarafından park edilirken otomatik otoparklarda bu işlem yatayda ve dikeyde hareket edebilen asansörler vasıtasıyla araçların park hücrelerine istiflenmesi şeklinde gerçekleştirilir. İstanbul gibi nüfus yoğunluğunun yüksek olduğu ve plansız gelişen kentlerde yeni otopark alanlarının inşa edilmesi için arazi bulmak her zaman mümkün olmamaktadır. Bulunan arsalar ise büyük yapıların inşa edilmesine olanak vermeyecek kadar küçük veya alternatif yatırım maliyetleri göz önüne alındığında çok pahalıdır. Tezde İstanbul için en uygun otopark sistemlerinin en az alanda en çok aracın istiflenmesine olanak sağlayan otomatik otopark sistemleri olduğu sonucuna varılmıştır. Tesis yeri seçiminde en az bir kıstasın (maliyet, kâr, seyahat mesafesi, hizmet, bekleme süresi, kapsama alanı, pazar payı gibi) eniyilenmesi hedeflenir. Tezin tesis yeri seçimiyle ilgili bölümünde yer seçimi bilimi üzerine yapılan literatür taraması sunulmuş, yer seçimi problemleri sınıflandırılmış ve otopark yeri seçimi problemlerinde kullanılan çözüm prosedürleri ele alınmıştır. Tezin tesislerin boyutlandırılmasıyla ilgili olan kısmında otopark tesis boyutunu belirleyen unsurlar ve otopark ihtiyacının belirlenmesine dair yöntemler ele alınmıştır. Otopark tesis planlamasında inşa edilecek yeni tesisin kapasitesini belirleyebilmek için yerel otopark talebi ve var olan otopark arzının bilinmesi gerekmektedir. Bu veriler otopark etütleri ile elde edilir. Otopark etütleri sürücülerle anket, sahada sayım, uydu veya uçak vasıtasıyla elde edilen fotoğraflar ile sayım, CBS üzerinden sayım gibi yöntemlerle yapılmaktadır. Tez kapsamında sunulan vaka çalışmasında Şişli ilçesine ait detaylı otopark etütleri bulunmadığından otopark ihtiyacı belirlenirken İstanbul Otopark Yönetmeliği'ndeki kullanım türü ve alan büyüklüğe göre minimum otopark ihtiyacının hesaplanmasına yönelik kılavuzda belirtilen rakamlar esas alınmıştır. Tesis boyutunu belirlerken dikkat edilmesi gereken bir diğer unsur çevredeki mimari dokudur. Otopark tesisinin boyut ve ölçeği etrafındaki binalarla uyumlu olmalıdır. Tezdeki vaka çalışmasında, çalışma alanındaki yapı adaları içinde bulunan en yüksek binalar referans alınarak maksimum otopark yükseklikleri belirlenmiş, bu şekilde üretilen otoparkların kentsel dokuya uygun olmasına dikkat edilmiştir. Tez kapsamında tanıtılan model oluşturulurken genetik algoritmalar, doğrusal programlama, ağırlıklı toplam yöntemi ve ceza fonksiyonları kullanılmıştır. Genetik Algoritma (GA) Darwin'in evrim teorisinden esinlenerek oluşturulmuş, optimizasyon problemlerinde sıkça karşılaşılan bir çözüm yöntemidir. Doğrusal programlama (DP) sınırlı kaynakların tahsisini eniyilemek amacıyla kullanılan bir yöntemdir. Tipik bir DP problemi üç bileşenden oluşmaktadır: Amaç fonksiyonu, kısıt fonksiyonları ve negatif olmama şartı. Ağırlıklı toplam yöntemi çok amaçlı bir optimizasyon problemini tek amaçlı bir optimizasyon problemine dönüştürmede kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde her bir amaç fonksiyonu karar verici tarafından skaler ağırlıklar verilerek toplanır. Böylece problem tek bir fonksiyon ile ifade edilebilir ve herhangi bir tek amaçlı optimizasyon yöntemiyle çözülebilecek hale gelir. GA doğası gereği sadece kısıtsız optimizasyon problemlerinde kullanılabilir. Ceza fonksiyonu kullanılarak kısıtlı optimizasyon problemleri kısıtsız optimizasyon problemlerine dönüştürülebilir. Böylece GA'nın kısıtlı optimizasyon problemlerinde de kullanılması mümkün olur. Modelde tesis yeri seçimi ve tesis boyutlandırılması gibi her biri başlı başına NP-zor karmaşıklık derecesinde olan çok kriterli iki farklı probleme eşzamanlı olarak çözüm aranmaktadır. Modelin oluşturulmasında bir 3-boyutlu modelleme yazılımı olan Rhinoceros'tan ve bu yazılım üzerinde çalışan Grasshopper eklentisinden faydalanılmıştır. Grasshopper bir görsel programlama ortamıdır. Grasshopper'da üretilen algoritma Rhinoceros içindeki araziye ait çizgesel verilerle ilişkilendirilmiştir. Ayrıca Grasshopper eklentisi içindeki Galapagos bileşeni sayesinde GA ile çalışmak mümkün olmuştur. Modelde birbiriyle etkileşen çok sayıda kriter bulunmaktadır. Bu kriterler; maliyet kriterleri, erişilebilirlik kriteri, sosyal kriter ve teknik kriterler olmak üzere dört ana başlık altında toplanabilir. Vaka çalışması için İstanbul'da otopark sorununun en fazla yaşandığı ilçelerden biri olan Şişli İlçesi seçilmiştir. Çalışma alanı Şişli İlçesi, Mahmut Şevket Paşa Mahallesi'nde yer alan 18.870 m2 büyüklüğünde bir alandır. Seçilen alan çoğunluğu konutlardan oluşan 81 bina içermektedir. Alandaki işyerleri hakkında yeterli veri bulunmadığı için çalışmada sadece konutlara ait otopark ihtiyacı ele alınmıştır. Üretilecek otoparklar var olan konutlara ait otopark talebini karşılamak üzere planlanmıştır. Vaka çalışması kapsamında farklı GA parametreleri kullanılarak iki farklı senaryo üretilmiştir. Her iki senaryoda da başarılı birer çözüme ulaşılmıştır. Bu vaka çalışmasıyla genetik algoritmaların tesis yeri seçimi ve tesis boyutlandırılması problemlerindeki başarısı bir kez daha kanıtlanmıştır.