MOBİL TELEFON VE GOOGLE HARİTA DESTEKLİ YEREL SEYAHAT ROTASI OPTİMİZASYONU: BURDUR ÖRNEĞİ

Kişi başına düşen gelir düzeyinin yükselmesi ve ulaşım imkanlarının kolaylaşmasıyla birlikte iş veya turizm amaçlı seyahatler de artmıştır. Günümüzde turizm faaliyetleri doğa, tarih, kültür,  alışveriş gibi farklı alternatifler sunmaktadır. Dolayısıyla insanlar kendi seyahat anlayışına göre farklı turizm destinasyonlarını oluşturmak istemekte ve buna yardımcı olacak uygulamalara ihtiyaç duymaktadırlar. Bu çalışmada akıllı cep telefonu yardımı ile kendi gezi planımızı kolay bir şekilde oluşturma imkanı sunan, android tabanlı, mobil uygulama geliştirilmiştir. Kullanıcı kendine uygun gezi noktalarını uygulama marifetiyle Google harita üzerinden seçerek gezi turunu oluşturabilmektedir. Uygulama, seçilen gezi noktaları arasındaki mesafeleri Google haritalar üzerinden tespit edip, başlangıç ve bitiş konumlarına göre, genetik optimizasyon algoritması kullanılarak en kısa turu hesaplayıp, turun rotasını harita üzerinden görsel olarak sunmaktadır. En kısa tur hesaplama işlemi, parametrik fonksiyon haline getirilerek, istendiğinde farklı rotalar için dinamik olarak kullanılabilecektir.  Başlangıç ve bitiş noktaları belirtilmez ise sistem bulunduğu konumu başlangıç ve bitiş konumları olarak otomatik tanımlayıp buna göre hesaplama yapacaktır. Sistem,  tüm hesaplamaları kendi içinde yapacak ve bilgileri yine kendi üzerinde tutacağından, bu işlemler için ayrıca bir sunucu bilgisayara ihtiyaç duymayacaktır. Hesaplamalarda Google haritadan elde edilecek mesafeler kullanıldığından başka yol nitelikleri (kavşak sayısı, sinyalizasyon, trafik yoğunluğu vb.) dikkate alınmamıştır.  Uygulama, Burdur ilinde bazı seyahat noktaları tespit edilip, buralarla ilgili bilgiler sisteme yüklenip test edilmiştir.

OPTIMIZATION OF LOCAL TRAVELLING ROUTE SUPPORTED WITH MOBILE PHONE & GOOGLE MAPS: CASE STUDY OF BURDUR

As the level of income per capita increased and the means of transportation became easier, travel for business or tourism increased. Today, tourism activities offer different alternatives such as nature, history, culture, shopping. Therefore, people want to create different tourism destinations according to their travel concept and need applications to help them. An Android-based mobile application has been developed that allows easy creation of our own travel plan with the help of a smartphone in work. The user can choose his / her own sightseeing spots by applying the map via Google map. The application detects the distances between selected tour locations on Google maps and calculates the shortest tour by using the genetic optimization algorithm according to the start and end positions and visually presents the tour route through the map. The shortest lap calculation process can be used as a parametric function, dynamically for different routes when desired. If start and end points are not specified, the system will automatically define the position as start and end positions and calculate accordingly. Since the system can do all calculations on its own and it stored the information on its own, therefore it is no need for a server computer for these operations. At the shortest path calculations are not considered other road attributes (number of intersections, the number of the traffic light, traffic jam, etc.). In this application, some travel points in Burdur province were determined and the information about the places was uploaded and tested on the system.

___

  • COLEY, David A.(1999). An Introduction to Genetic Algortihms for Scientists and Engeneer, Copyright by World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.1999.
  • HE N. ve Zhao S. (2013). Discussion on Influencing Factors of Free-flow Travel Time in Road Traffic Impedance Function, Procedia - Social and Behavioral Sciences 96 (2013) 90 – 97.
  • HELSHANI L.(2015). An Android Application for Google Map Navigation System, Solving the Travelling Salesman Problem, Optimization throught Genetic Algorithm. Proceedings of FIKUSZ ’15 Symposium for Young Researchers, 2015, 89-102 pp © The Author(s). Conference Proceedings compilation © Obuda University Keleti Faculty of Business and Management 2015. Published by Óbuda University http://kgk.uni-obuda.hu/fikusz.
  • HOLLAND J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. Ann Arbor, Michigan: University of Michigan Press, 1975.
  • ILKICAR M., Cifci A., Kaya A. İ.,(2017). Optimization Unbalanced Vehicle Route Problem Using Population Based Optimization Algorithms: Shortest Path of A Piece of Real City Model Supported By Google Map. Researchfora IV. INTERNATIONAL
  • CONFERENCE Dubai, UAE, 2nd-3rd April 2017, ISBN- 978-93-86291-88-2, Page:53.
  • KULKARNI S., (2016). Vehicle Routing Problem Solver, Published: International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), http://www.ijert.org, ISSN: 2278-0181, Vol. 5 Issue 12, December-2016.
  • MITCHELL M. (1999). An Introduction to Genetic Algortihms. A Bradford Book the MIT Press Cambridge, Fifth Printing,1999.
  • NARWADI T. ve Subiyanto, (2016). An Application of Traveling Salesman Problem Using the Improved Genetic Algorithm on Android Google Maps, Engineering International Conference (EIC) 2016, AIP Conf. Proc. 1818, 020035-1–020035-11; doi: 10.1063/1.4976899, Published by AIP Publishing. 978-0-7354-1486-0.
  • TSP(2017),The Traveling Salesman Problem. http://www.math.uwaterloo.ca/tsp/ (Erişim tarihi: 12.09.2017)
  • QI L. ve Schneide M.,(2016). Trafforithm A Traffic-aware Shortest Path Algorithm in Real Road Networks with Traffic Influence Factors. Published in: Geographical Information Systems Theory, Applications and Management (GISTAM), 2015 1st International Conference on Date of Conference: 28-30 April 2015,Date Added to IEEE Xplore: 14 July 2016. INSPEC Accession Number: 16143109, Publisher: IEEE Conference Location: Barcelona, Spain.