Tren raylarından enerjinin geri kazanımı için genetik algoritma ile zaman-planı optimizasyonu

dc.contributor.authorTural, Büşra
dc.contributor.authorTural, Metin
dc.contributor.authorDemirci, İbrahim Ethem
dc.date.accessioned2021-05-21T12:44:09Z
dc.date.available2021-05-21T12:44:09Z
dc.date.issued2021-02-11
dc.description.abstractBu makalede, Metro İstanbul araçlarından zaman planı uyarlanarak maksimum enerji kazanımının optimize edilmesine yönelik araştırma sonuçları paylaşılmıştır. Yeniden enerji kazanımı (rejeneratif enerji), elektromanyetik frenleme yapan trenlerin ürettiği enerjiyi hatta hareket etmeye hazır durumunda bulunan diğer trenlere aktarması prensibine dayanmaktadır. Yeniden enerji kazanımı elde etmenin en etkili yollarından birisi, trenlerin istasyonlarda bekleme sürelerinde düzenleme yaparak zaman-planı en iyileştirmesinin gerçekleştirilmesidir. Bu oldukça karışık ve elle yapılması mümkün olmayan bir NP problemi olduğundan bu çalışmada bekleme sürelerini bulmak için genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritmalar, evrimsel sürece benzer şekilde çalışan arama ve en iyileştirme yöntemidir. Bu yöntem çok boyutlu ve karmaşık uzayda en iyinin hayatta kalması ilkesine göre en iyi çözümü aramaya dayanır. Her tekrar sonunda en iyi birkaç elit birey bir sonraki nesle aktarılmıştır. Her tekrarda toplam birey sayısı sabit tutulmuş, diğer bireyler ise elit bireylerin çaprazlanması sonucu veya rastgele üretilmesiyle oluşturulmuştur. Agresif mutasyon işlemi, istasyon bekleme sürelerindeki değişimin sıfıra eşit olmadığı durumlarda uygulanmıştır. Yapılan simülasyon sonucunda, genetik algoritma ile elde edilen yeni bekleme süreleriyle trenlerin hızlanma ve frenleme anlarındaki örtüşme, referans çalışmaya göre %26 civarında daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Referans çalışmada %60 oranında olan trenlerin örtüşme anları bu çalışma ile %76‘ya kadar çıkartılmıştır.tr_TR
dc.description.abstractIn this article, the research results for optimizing the maximum energy gain are shared by adapting the time plan of Metro Istanbul vehicles.Regenerative energy recovery is based on the principle that energy produced by the trains which make electromagnetic brake is transferred to the other trains that are ready to move. One of the ways to re-energize is to arrange the waiting times of the trains at the stations and to realize the time-plan optimization. Genetic algorithm was used to find station dwell times.Genetic algorithms are search and optimization methods that work similarly to the evolutionary process. This method is based on seeking the best solution according to the principle of survival of the best in multi-dimensional and complex space. At the end of each repetition, several of the best elite individuals were transferred to the next generation.Foreach repetition, the number of society individuals has been kept constant, while other individuals have been formed by crossing elite individuals or producing them randomly. Aggressive mutation was applied in cases where the change in station waiting times was not equal to zero. Result in of the simulation, around 26% better results compared to the reference study was obtained.en_US
dc.identifier.citationTural, B. vd. (2021). "Tren raylarından enerjinin geri kazanımı için genetik algoritma ile zaman-planı optimizasyonu". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 26(1), 187-201.tr_TR
dc.identifier.endpage201tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147
dc.identifier.issn2148-4155
dc.identifier.issue1tr_TR
dc.identifier.startpage187tr_TR
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/963187
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17482/uumfd.687214
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/20147
dc.identifier.volume26tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectYeniden enerji kazanımıtr_TR
dc.subjectMetro zaman planıtr_TR
dc.subjectGenetik algoritmatr_TR
dc.subjectRegain of energyen_US
dc.subjectSubway time-tableen_US
dc.subjectGenetic algorithmen_US
dc.titleTren raylarından enerjinin geri kazanımı için genetik algoritma ile zaman-planı optimizasyonutr_TR
dc.title.alternativeTime-plan optimization with genetic algorithm for regain of energy from train tracksen_US
dc.typeArticleen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
26_1_13.pdf
Size:
992.03 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: