최신자료
유전자 알고리즘을 활용한 BRT 노선 및 기본 운영 계획 최적화
한국교통연구원은 유전자 알고리즘을 활용한 BRT 노선 및 기본 운영 계획 최적화를 모색한 보고서를 발표하였다.
- BRT(Bus Rapid Transit)는 비용 효율성이 뛰어나 전 세계적으로 인기 있는 대중교통 시스템 중 하나임. BRT는 철도 기반 대중교통 시스템과 거의 유사한 성능을 보여주지만 비용은 훨씬 저렴한 것이 특징임. 이렇게 비용 효율적인 BRT를 원하는 운영 기관은 이러한 비용 효율성의 특징을 살리면서 이동성 문제를 해결하기 위해 BRT 시스템을 최적으로 구성하는 의사결정 시스템이 필요함. 본 연구에서는 BRT 시스템을 위한 최적 경로와 기본 서비스 운영 계획을 결정하기 위한 의사결정 지원 시스템을 설계함. 의사결정 시스템은 대중교통 성능 극대화, 교통 혼잡 감소, 비용 최소화 등 다양한 목표를 동시에 최적화 하도록 설계되었음. 사례 연구 대상지로 미국 유타 (Utah) 주 오그던 시(Ogden)를 선택하였으며, 해당 지역에 BRT 설치 시, BRT의 최적경로, 유형 및 운행 간격에 대한 최적 요건을 유전자 알고리즘을 통해 결정하였으며, 이는 미국 유타주(Utah State) Wasatch Front 지역 교통 수요 추정 모델을 적용하여 현실성을 더욱 향상 시켰음.
- BRT(Bus Rapid Transit)는 비용 효율성이 뛰어나 전 세계적으로 인기 있는 대중교통 시스템 중 하나임. BRT는 철도 기반 대중교통 시스템과 거의 유사한 성능을 보여주지만 비용은 훨씬 저렴한 것이 특징임. 이렇게 비용 효율적인 BRT를 원하는 운영 기관은 이러한 비용 효율성의 특징을 살리면서 이동성 문제를 해결하기 위해 BRT 시스템을 최적으로 구성하는 의사결정 시스템이 필요함. 본 연구에서는 BRT 시스템을 위한 최적 경로와 기본 서비스 운영 계획을 결정하기 위한 의사결정 지원 시스템을 설계함. 의사결정 시스템은 대중교통 성능 극대화, 교통 혼잡 감소, 비용 최소화 등 다양한 목표를 동시에 최적화 하도록 설계되었음. 사례 연구 대상지로 미국 유타 (Utah) 주 오그던 시(Ogden)를 선택하였으며, 해당 지역에 BRT 설치 시, BRT의 최적경로, 유형 및 운행 간격에 대한 최적 요건을 유전자 알고리즘을 통해 결정하였으며, 이는 미국 유타주(Utah State) Wasatch Front 지역 교통 수요 추정 모델을 적용하여 현실성을 더욱 향상 시켰음.
많이 본 자료
![[팀튜링의 디지털 오디세이] 제1화 UAM의 미래](/userdata/main/incContent/sideLink/19/aaaGHKBjsPPI5g31szc-y20240605110816byhta.png)
![[2024.04] 물가상승](/userdata/main/incContent/sideLink/20/aaaGHKBjsPPI5g31szc-y20240605111046bpogp.jpg)
