Bu tez çalışmasında, Malatya Büyük Şehir Belediyesi'ne ait otobüs rota ağlarının optimizasyonu için Genetik Algoritma (GA) kullanan üç aşamalı bir model geliştirilmiş ve Malatya İli merkezinde belirlenen bir örneklem için optimal rota ağı tasarlanmıştır. Bu çalışmada yapılan uygulamanın ilk aşamasında örneklem bölgesi üzerindeki otobüs durakları arasından rastsal olarak başlangıç-varış çiftleri seçilmiş ve bu çiftler arasındaki en kısa yollar hesaplanmıştır. Bu hesaplama sonrasında kullanıcı tanımlı; hız, araç varışları arası süre, maksimum ve minimum rota uzunluğu, maksimum rota sayısı ve araç sayısı kısıtlarına uyan en kısa yollar yeni bir rota ağı oluşturacak şekilde bir Python listesinde saklanmışlardır. Uygulamanın ikinci aşamasında ilk aşamadan gelen rota ağları için amaç fonksiyonu değerleri hesaplanmış ve bu değerler kullanılarak her bir aday rota ağı için uygunluk değerleri hesaplanmıştır. Üçüncü aşamanın gerçekleşmesi ise ilk iki aşamanın üzerinde çalışan bir GA ile sağlanmıştır. Bu aşamada GA'nın seçim, mutasyon ve çaprazlama operatörleri kullanılarak çözüm uzayında optimal çözüm aranmıştır. Bu çalışmada kullanılan trafik akış verileri Malatya Büyük Şehir Belediyesi adına Malatya Ulaşım Ana Planı'nı hazırlayan ALTAŞ mühendislikten alınmıştır. Otobüs duraklarının ve belediye otobüs rotalarının koordinatları MOTAŞ'tan alınmıştır. Örneklem bölgesi grafını oluşturmak için kullanılan koordinat verileri ise QGIS programında tarafımca üretilmiştir.
In this thesis study, a three-stage model using Genetic Algorithm (GA) was developed for the optimization of bus route networks belonging to the Malatya Metropolitan Municipality and the optimal route network was designed for a sample determined in the center of Malatya Province. In the first stage of the three-stage application in this study, origin-destinaton pairs were randomly selected among the bus stops on the sample area and the shortest paths between these pairs were calculated. After this calculation, the shortest paths that meet the user defined speed, time between vehicle arrivals, maximum and minimum route length, maximum number of routes and vehicle number constraints are stored in a Python list to create a new route network. In the second stage of the application, the objective function values for the route networks from the first stage were calculated and using these values, the fitness values for each candidate route network were calculated. The realization of the third stage was achieved with a GA working over the first two stages. At this stage, the optimal solution was searched in the solution space by using the selection, mutation and crossover operators of GA. The traffic flow data used in this study were obtained from the ALTAŞ Engineering, which prepared Malatya Transportation Master Plan on behalf of the Malatya Metropolitan Municipality. The coordinates of the bus stops and municipal bus routes were taken from the MOTAŞ. The coordinate data used to create the graph of the sample area was produced by the QGIS program.
