Mekanik Otopark Tesislerinin Yer Seçimi Ve Boyutlandırılması İçin Genetik Algoritma Tabanlı Bir Yaklaşım

Abstract

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.

Number of vehicles increasing directly proportional to rapid population growth has also led transportation problems to increase in many cities of the world. Parking problem is one of the most important transportation issues in today's metropolises. The fact that parking spaces are inadequate despite the rapid increase in the number of vehicles and all the negative effects at the urban scale caused by this fact can be covered within the scope of "parking problem". An average car spends 23 hours a day, i.e. 95 percent of its lifetime, parked. This period of time is much greater than the time period in which the vehicle is in motion. As it is necessary to supply roads for the movement of vehicles, sufficient parking space is needed for them to be parked. According to international literature, there are 3 different approaches to parking policy in the world. These can be categorized as conventional approach, parking management approach and market-based approach. Conventional parking policy is implemented in most of the world's cities. In this approach, parking problem is perceived as an infrastructure issue. The main objective of this approach is to meet the demand for parking. Minimum parking requirements are the primary regulation tool of the conventional approach. According to conventional parking policy, each building must provide enough parking space to meet its own anticipated maximum parking demand. Since conventional approach defines parking problem as "lack of parking space", it recommends each building to meet its own demand in its own building plot as the solution. Minimum parking requirements are determined depending to kind of land use and parking regulations are prepared within the scope of the proposed solution. According to international literature; conventional approach, which is based on minimum parking requirements, is incompatible with problematic and dense urban fabric. Parking management is the second most common approach among parking policies. This approach has emerged due to the fact that conventional parking policy is not feasible for dense and congested areas. Parking management approach is usually implemented for the areas where parking problem exists but it is not possible, or desirable, to provide extra parking supply. Parking management consists of policies and programs aiming more efficient use parking spaces. In market-based parking policy, balance between parking supply and demand is expected to be achieved through market-based pricing. Spillover is not seen as a negative issue in the market-based approach, but it is seen as a state that is keeping local parking market alive and can be prevented through pricing. Steps towards balancing parking supply and demand should be taken to solve the parking problem in Istanbul. In the current situation it is known that parking demand is much higher than parking supply and the consequences of this fact are evident. Methods to be applied in balancing parking supply and demand can be based on reducing demand or increasing supply. Only increasing supply is not a sustainable solution itself. If supply is increased only, it can be anticipated that each parking space will create its own demand and car-dependent transportation will be encouraged. In an ideal solution, both current parking demand should be met and steps towards minimizing probable demand in future should be taken. This thesis focuses on the steps towards increasing supply. It is possible to increase supply only by creating new parking spaces. Accordingly, new parking facilities should be planned and built by taking current status of Istanbul (high population density, unplanned urbanization, etc.) into consideration. The planning process of parking facilities to be newly built is comprised of three stages. These are: selection of parking facility type, selection of parking facility location and dimensioning of parking facility. A novel GA-based computational model which is supposed to support decision-maker/designer in site selection and dimensioning stages of parking facility planning is presented in this thesis. After, introduced model is tested with real-world data in the context of a case study and successful results are achieved. Types of parking and parking facilities are discussed while deciding the type of facility. There are two types of parking regarding parking space’s relationship with street: on-street and off-street. Off-street parking can be analyzed in two groups of ground-level or multi-storey. Multi-storey parking facilities are divided into static or automatic relative to how vehicles are parked. Cars are parked by drivers in static facilities. In automatic facilities, parking is accomplished through lifts that are able to move horizontally and vertically in order to carry and stack vehicles into parking cells. It is not always possible to find a land to build a new parking facility in cities like Istanbul which have high population density and unplanned urbanization problem. Available lands are usually too small to build a large structures on or too expensive given cost of alternative investment. In this thesis it is concluded that automatic parking facilities are the most appropriate parking systems for Istanbul case, since they allow maximum number of vehicles to be parked in the minimum amount of space. At least one criterion such as cost, profit, travel distance, service, waiting time, coverage, market share, etc. is aimed to be optimized while determining facility location. In the section about facility location; a literature review on location science is presented, facility location problems are classified and solution procedures used in parking facility location problems are discussed. In the section about dimensioning of facilities, the factors determining the dimensions of a parking facility and the methods to calculate parking demand are covered. In the facility planning phase, it is necessary to know the local parking demand and supply in order to determine the capacity of the new parking facility to be built. This data is obtained through parking surveys. Parking surveys are made via methods such as survey with drivers, count on field, count on photos obtained by satellite or airplane and count on GIS. Surrounding urban fabric is another factor to be considered when determining facility dimensions. Size and scale of parking facilities should be compatible with surrounding buildings. Genetic algorithms, linear programming, weighted sum method and penalty functions are the methods used in creating the model that is introduced in this thesis. Genetic Algorithm (GA), which is inspired by Darwin's theory of evolution, is a solution procedure frequently used in optimization problems. Linear programming (LP) is a method used in order to optimize allocation of limited resources. A typical LP problem consists of three components: objective function, problem constraints and non-negative variables. Weighted sum method is a method for converting a multi-objective optimization problem to a single-objective optimization problem. In this method, each objective function is multiplied by scalar weights determined by decision maker and all the weighted objective functions are summed up. Thus the problem can be expressed by one function, and can now be solved by any single-objective optimization method. Due to its nature, GA can only be used in unconstrained optimization problems. Constrained optimization problems can be converted into unconstrained optimization problems using penalty functions. Thus, it becomes possible to use GA also for constrained optimization problems. By this model; two different multi-criteria problems such as facility location and dimensioning, which are both NP-hard, are solved simultaneously. The model is created using Rhinoceros, a 3-dimensional modeling software, and Grasshopper which is a visual programming environment integrated with Rhinoceros. The graphical data of the land in Rhinoceros is associated with the algorithm that is created in Grasshopper. In addition; Galapagos, which is a component in Grasshopper, is utilised to be able work with GA. There are many conflicting criteria in this model. These criteria can be grouped under four main headings: the cost criteria, the accessibility criterion, the social criterion and the technical criteria. Şişli, which is one of the most problematic districts in Istanbul in terms of parking, is selected for the case study. Study area is an area of 18 870 m2 which is located in Şişli District, Mahmut Şevket Paşa Neighborhood. This area consists of 81 buildings which are mostly residential. Since there is not enough data on commercial buildings in this area, only residential parking demand was covered. The parking facilities to be generated are planned to meet the existing residential parking demand. In the context of this case study, two different scenarios are generated using different GA parameters. One successful solution is achieved in each scenario. By this case study, success of GA in problems such as facility location and dimensioning is proven once again.