Kesikli Tercih Modelleri (YL)

Dersin Künyesi

Dersin Adı: KESİKLİ TERCİH MODELLERİ
Dersin Kodu: 151412205 
Kredisi (Yerel/ECTS): 3/7,5 (Haftalık 3 saat teorik)
Şube/Mevcut: A/4
Ders İçeriği: Ders kapsamında, kesikli tercih modellerinin teorisi ve özellikle ulaştırma mühendisliği alt disiplinindeki uygulamaları, veri toplama ve derleme yöntemleri ile birlikte, detaylı olarak açıklanacaktır. Bu amaçla, fayda ve pişmanlık tabanlı modelleme yaklaşımları detaylı bir şekilde anlatılarak, literatürdeki alternatif ve yeni modeller de tanıtılacaktır. Ders içeriğinde, bahsi geçen modellerin tasarımı, model ve sonuçlarının değerlendirilmesi ve yorumlanması gibi uygulamaya yönelik konular da yer almaktadır.
Kaynaklar:

De Dios Ortúzar, J., Willumsen, L.G. (2011). Modelling Transport. John Wiley & Sons. 
Chorus, C.G. (2012). Random Regret-based Discrete Choice Modeling: A Tutorial. Springer.
Ben-Akiva, M., Lerman, S. (1985). Discrete Choice Analysis, The MIT Press.
Horowitz, J.L., Koppelman, F.S., Lerman, S. (1986). A Self-Instructing Course in Disaggregate Mode Choice Modeling, Paper No. IA-11-0006, U.S. Department of Transportation, Washington, D.C.
Train, K. (2002) Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press.
Hensher, D.A., Rose, J.M., Greene, W.H. (2005). Applied Choice Analysis: A Primer, Cambridge University Press.
Koppelman, F.S., Bhat, C.R. (2006). A Self-Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models, U.S. Department of Transportation, Washington, D.C.
Akalın, K.B. (2021). Yolculuk Üretim ve Çekim Modellerinin Rastgele Pişmanlık Minimizasyonu ve Rastgele Fayda Maksimizasyonu Yöntemleri ile Geliştirilmesi. Doktora Tezi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi.

Ders Notları

Dersin amaçları arasında;

  • Tercih modellerinin teorisini, özellikle ulaştırma mühendisliği alt disiplinindeki kullanım alanlarını içerecek şekilde, derse farklı disiplinlerde katılım olması durumuna göre de ilgili disiplinlerin alternatif örnekleriyle birlikte açıklamak,
  • Kesikli tercih modellerinin yöntem ve amacı hakkında detaylı bilgi vermek,
  • Fayda ve pişmanlık modelleme yaklaşımlarını içerecek şekilde, fayda ve pişmanlık fonksiyonlarının oluşturulması, genel ve seçeneğe özgü katsayıları içeren model tasarımları, modellerin tahmin edilmesi, performans testleri ve model sonuçlarının yorumlanması gibi konuları öğretmek,
  • Veri toplama de derleme ile ilgili olarak; belirtilen ve gerçek tercih anket tasarımları, yaşanabilecek sorunlar, örnekleme yöntemleri gibi konuları hem genel olarak, hem de ulaştırma mühendisliği alt disiplini özelinde açıklamak yer alacaktır.

Dersin önemi ve hedef kitlesi ise aşağıdaki gibi özetlenebilir:

T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlağınca 02.05.2019 tarihinde Resmî Gazete’de yayımlanan ULAŞIMDA ENERJİ VERİMLİLİĞİNİN ARTIRILMASINA İLİŞKİNUSUL VE ESASLAR HAKKINDA YÖNETMELİK’teki MADDE 6 – (1)’de “Büyükşehir belediyeleri ve büyükşehir belediyesi sınırları dışındaki belediyelerden nüfusu yüz binin üzerinde olanlar, Bakanlık tarafından hazırlanan Ulusal Ulaştırma Ana Planına uygun olarak Kentsel Ulaşım Ana Planı hazırlarlar. Bu planlar, 15 yıllık süreler için yapılır ve her beş yılda bir şehrin kalkınma planları, orta vadeli planlar ve mekânsal planlarla paralellik sağlayacak şekilde gözden geçirilerek yenilenir. Yenilenen plan kararları mekânsal planlarda yapılacak revizyon ve ilavelere yansıtılır.” ifadesinden de anlaşılacağı üzere ulaştırma planlaması ve ulaşım modelleme alanında uzman ve yetkin kişilere duyulan ihtiyaç her geçen gün daha fazla artacaktır. Bu amaçla ilgili ders, ulaştırma planlaması çalışmaları kapsamında yapılan hane halkı anketi çalışmalarından elde edilecek bireysel yolculuk tercihlerine ait modellerin kurulması ve makine öğrenmesinde en çok kullanılan yöntemlerin temellerinin öğretilmesi açısından oldukça önemlidir. Ders kapsamında, tercih modelleri için logistik regresyon (lojit) modelleri ve pişmanlık minimizasyon modelleri teorisi ve uygulamaları ile birlikte anlatılacaktır. Özellikle pişmanlık minimizasyon modellerinin oldukça yeni tercih modeli yöntemleri olması nedeniyle yalnızca İnşaat Mühendisliği için değil, Endüstri Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, İstatistik ve Matematik gibi farklı disiplinlerdeki makine öğrenmesi tekniklerinin temelleri ile ilgilenen öğrenciler için de faydalı olabilecektir. Önerilen ders, bahsedilen yöntemlere göre tercih modellerinin tasarımı, analizi ve sonuçlarının değerlendirilmesi ve yorumlanması gibi uygulamaya yönelik konuları da kapsayacaktır. İlaveten, özellikle ulaştırma disiplinine yönelik olarak ulaştırma planlama çalışmaları için veri toplama yöntemleri ile ilgili uygulamalar ders içeriğinde yer alacaktır.