جاده

جاده

مدل بهینه سازی زمان سفر در حمل و نقل همگانی اتوبوسرانی با بکارگیری سیستم های هوشمند

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
2 دانشجوی کارشناسی ارشد‌، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران
3 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
توسعه معابر جهت پاسخگویی به تقاضای شهرها سال‌هاست کارآمدی خود را در دنیای مدرن از دست داده است. متخصصان راهکار حل مشکلات ترافیکی را، مدیریت تقاضای سفر و افزایش کارایی سیستم حمل و نقل یافته‌اند. یکی از روش‌های افزایش کارایی سیستم حمل و نقل، استفاده از سیستم های حمل و نقل هوشمند می‌باشد. در این پژوهش بوسیله پرسشنامه علل نارضایتی مسافرین اتوبوس مشخص می‌شود تا براساس آن راه حل‌های هوشمند متناسب انتخاب گردد؛ سپس اقدام به جمع‌آوری اطلاعات از طریق شرکت اتوبوسرانی تهران و برداشت‌های میدانی نموده و وضع موجود شبکه بوسیله اطلاعات در اختیار در نرم‌افزار شبیه‌ساز پیاده و طبق برداشت‌های میدانی کالیبراسیون انجام می‌شود، در نهایت به تعریف سناریو‌هایی جهت کاهش تاخیرات و درنتیجه کاهش زمان سفر با اتوبوس اقدام نموده و سناریو‌های مطروحه در نرم افزار شبیه‌سازی می شود. در این مطالعه تأثیر ITS به‌عنوان ابزاری جهت کاهش زمان سفر با اتوبوس، بررسی شده است. با حذف هوشمند توقف در ایستگاه های فاقد تقاضا، استفاده از تابلوهای پیام متغیر خبری (VMS) برای رانندگان جهت افزایش سرعت و حذف پرداخت کرایه نقدی می‌توان به ترتیب 8/9، 4/4 و 1/4 درصد در زمان سفر صرفه‌جویی نمود. نتایج بدست آمده از این پژوهش نشان می‌دهد که با ترکیب دو سناریو حذف هوشمند توقف در ایستگاه‌های فاقد تقاضا و استفاده از تابلوهای (VMS) جهت افزایش سرعت، زمان سفر اتوبوس در خط مورد نظر از 317 ثانیه در هر کیلومتر به 261 ثانیه در هر کیلومتر (7/17 درصد) کاهش می‌یابد.
کلیدواژه‌ها

-Abdi, A., Mosadeq, Z., & Bigdeli Rad, H., (2020). Prioritizing Factors Affecting Road Safety Using Fuzzy Hierarchical Analysis. Journal of Transportation Research, 17(3), 33-44.
-Afandizadeh Zargari, S., Bigdeli Rad, H., & Shaker, H., (2019). Using Optimization and Metaheuristic Method to Reduce the Bus headway (Case Study: Qazvin Bus Routes). Quarterly Journal of Transportation Engineering, 10(4), 833-849.
-Afandizadeh, S., & Bigdeli Rad, H., (2021). Developing a Model to Determine the Number of Vehicles Lane Changing on Freeways by Brownian Motion Method. Nonlinear Engineering, 10(1), 450-460.
-­Alsobky, A., Hrkút, P., & Mikušová, M., (2018). A Smart Application for University Bus Routes Optimization. In Intelligent Transport Systems–From Research and Development to the Market Uptake: First International Conference, INTSYS 2017, Hyvinkää, Finland, November 29-30, 2017, Proceedings 1 (pp. 12-20). Springer International Publishing.
-Ameri, A., Bigdeli Rad, H., Shaker, H., & Ameri, M., (2021). Cellular Transmission and Optimization Model Development to Determine the Distances Between Variable Message Signs. Journal of Transportation Infrastructure Engineering, 7(1), 1-16.
-Arena, F., Pau, G., & Severino, A., (2020). A Review on IEEE 802.11 p for Intelligent Transportation Systems. Journal of Sensor and Actuator Networks, 9(2), 22.
-Bargegol, I., Ghorbanzadeh, M., Ghasedi, M., & Rastbod, M., (2017, October). Evaluation of Effective Factors on Travel Time in Optimization of Bus Stops Placement Using Genetic Algorithm. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 245, No. 4, 042002-042003. IOP Publishing.
-Chen, C., Liu, B., Wan, S., Qiao, P., & Pei, Q., (2020). An Edge Traffic Flow Detection Scheme Based on Deep learning in an Intelligent Transportation System. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 22(3), 1840-1852.
-Chen, M., Liu, X., Xia, J., & Chien, S. I., (2004). A Dynamic Bus‐Arrival Time Prediction Model Based on APC Data. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 19(5), 364-376.
-Galkin, A., & Sysoyev, A., (2020). Formalizing Criteria of Intelligent Transportation and logistics systems functioning. Transportation Research Procedia, 45, 514-521.
-Guerrero-Ibáñez, J., Zeadally, S., & Contreras-Castillo, J., (2018). Sensor Technologies for Intelligent Transportation Systems. Sensors, 18(4), 1212.
-Haddad Moghaddam, H., & Dideban, A., (2018). Optimization of Urban Public Transport Travel Times Using Petri Nets Modeling. Journal of Modeling in Engineering, 16(54), 83-93.
-Hajisoleimani, M. M., Abdi, A., & Bigdeli Rad, H., (2021). Intermodal Non-Motorized Transportation Mode Choice; Case Study: Qazvin City. Space Ontology International Journal, 10(3), 31-46.
-Iliopoulou, C., & Kepaptsoglou, K., (2019). Combining ITS and Optimization in Public Transportation Planning: State of the Art and Future Research Paths. European Transport Research Review, 11(1), 1-16.
-Jenelius, E., (2018). Public Transport Experienced Service Reliability: Integrating Travel Time and Travel Conditions. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 117, 275-291.
-Milkovits, M. N., (2008). Modeling the Factors Affecting Bus Stop Dwell Time: Use of Automatic Passenger Counting, Automatic Fare Counting, and Automatic Vehicle location Data. Transportation Research Record, 2072(1), 125-130.
-Nikitas, A., Michalakopoulou, K., Njoya, E. T., & Karampatzakis, D., (2020). Artificial Intelligence, Transport and the Smart City: Definitions and Dimensions of a New Mobility Era. Sustainability, 12(7), 2789.
-Saharan, S., Bawa, S., & Kumar, N., (2020). Dynamic Pricing Techniques for Intelligent Transportation System in Smart Cities: A Systematic Review. Computer Communications, 150, 603-625.
-Shalaby, A., & Farhan, A., (2004). Prediction Model of Bus Arrival and Departure Times Using AVL and APC Data. Journal of Public Transportation, 7(1), 41-61.
-Wan, S., Xu, X., Wang, T., & Gu, Z., (2020). An Intelligent Video Analysis Method for Abnormal Event Detection in Intelligent Transportation Systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 22(7), 4487-4495.
-Yan, J., Liu, J., & Tseng, F. M., (2020). An Evaluation System Based on the Self-Organizing System Framework of Smart Cities: A Case Study of Smart Transportation Systems in China. Technological Forecasting and Social Change, 153, 119371.
-Zhang, W., Xia, D., Liu, T., Fu, Y., & Ma, J., (2021). Optimization of Single-line Bus Timetables Considering Time-dependent Travel Times: A Case Study of Beijing, China. Computers & Industrial Engineering, 158, 107444.