유전자 알고리즘을 활용한 BRT 노선 및 기본 운영 계획 최적화
Optimization for BRT Route and Basic Service Plan Using Genetic Algorithm
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초록
BRT(Bus Rapid Transit)는 비용 효율성이 뛰어나 전 세계적으로 인기 있는 대중교통 시스템 중 하나이다. BRT는 철도 기반 대중교통 시스템과 거의 유사한 성능을 보여주지만 비용은 훨씬 저렴한 것이 특징이다. 이렇게 비용 효율적인 BRT를 원하는 운영 기관은 이러한 비용 효율성의 특징을 살리면서 이동성 문제를 해결하기 위해 BRT 시스템을 최적으로 구성하는 의사결정 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 BRT 시스템을 위한 최적 경로와 기본 서비스 운영 계획을 결정하기 위한 의사결정 지원 시스템을 설계한다. 의사결정 시스템은 대중교통 성능 극대화, 교통 혼잡 감소, 비용 최소화 등 다양한 목표를 동시에 최적화 하도록 설계되었다. 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 시켰다.
Abstract
Bus Rapid Transit (BRT) has gained widespread popularity as a mass transit system worldwide due to its cost-effectiveness. The performance of BRT is comparable to that of modern rail-based transit systems, yet it incurs significantly lower costs. For transit agencies seeking to implement a cost-efficient BRT system, a decision-making framework is essential to optimally design the system and address mobility challenges. This study presents a decision support system aimed at determining the most effective BRT route and basic service plan. The system incorporates a real-mode choice model, which accounts for the impact of modal shifts induced by the BRT system on the planning process. The decision support system simultaneously optimizes multiple objectives, including enhancing transit performance, alleviating traffic congestion, and minimizing costs. The system is applied to evaluate the optimal BRT route, type, and headways for the city of Ogden, Utah, using the Wasatch Front Regional Council’s travel demand model, which was developed for the state of Utah.