Traffic Data Based Ideal Airport Suggestions Providing Regional Service in Disasters

Abstract

Bu çalışma, önceki benzer çalışmalardan üç ana yönden ayrılmaktadır. Birincisi, yöntem olarak diğerlerinden ayrılarak ülke çapında sadece tek bir lokasyondaki havalimanı tesisi değil kümeleme yöntemi uygulanarak bölgesel hizmet verebilecek en uygun tesisler tespit edilmiştir. İkincisi, önceki çalışmalarda İstanbul Havalimanı henüz hizmete girmediğinden dolayı değerlendirmeye alınmamışken, bu çalışmada optimizasyon hesaplarına dahil edilmiştir. Üçüncüsü, yeni durumun önceki çalışmalara nazaran daha güncel verilerle ve daha güncel bir optimizasyon yöntemi olan ağaç tohum algoritması kullanılarak optimum çözümler üretilmiştir. Trafik verileri, trafiğe dayalı ağırlık katsayıları ve ulaşım mesafelerinin elde edildiği konum verilerine dayanarak yapılan analizler sonucunda, toplam on altı havalimanı kendi bölgelerine, özellikle herhangi bir felaket sırasında veya sonrasındaki acil durumlarda, servis sağlayabilecek ideal havalimanları bu çalışmada ortaya çıkarılarak tavsiye edilmiştir. Bu araştırmanın önerileri doğrultusunda, herhangi bir acil durumda gerekli olan ve havayolu ile sağlanabilecek hizmetler sayesinde zaman ve gider kaybının azaltılması gibi amaçlar gözetilirken daha da önemlisi can kaybının en az düzeye indirilmesi konusunda ilerleme kaydedilmesi beklenmektedir.

Weiszfeld, tree-seed, and whale optimization algorithms comparison via locating transportation facilities with weightings considering the vulnerability and uncertainty

“…The optimization problem of this study can be introduced as follows, as proposed in the study of Demir in 2021 [ 81 ]. However, the main difference between this study’s problem and the problem of Demir [ 81 ] is as follows: the comparisons between different optimization techniques take place in this research, while only one technique is considered for the evaluation in the study of Demir [ 81 ]. The problem seeks the most suitable ( X , Y ) coordinates in such a way as to minimize the value of d ( X , Y ) and satisfy the condition of X < x n , X > x s , Y < y e , and Y > y w .…”

“…For instance, based on the reference studies [ 65 , 74 , 82 , 83 ], the parameters of TSA and WOA were utilized to assess the network problem solutions. Moreover, since the parameters in WA were previously used in the analyses [ 47 , 80 , 81 ], they were employed in our work based on the merit in the aforementioned studies. Accordingly, in the following, the parameters involved in the outputs are provided ( Table 3 ).…”

Artificial Neural Networks Driven Data-Based Optimization Analysis to Locate Crisis Reaction Offices for Marine Transportation in Antalya

“…TSA, SOS, and STOA are brand new techniques for continuous optimizations, and WA is an aged but widely used technique [12][13][14][15]. Such approaches were applied to several transportation engineering problems [16][17][18][19][20][21]. However, the presentations of the four optimization algorithms are analyzed and inspected together, and their performances are compared and discussed in this paper for the first time.…”