Akıllı çöp konteynerleri ile değişken ağ yapısına sahip çöp rotalama optimizasyonu
Hacer Kübra İnkaya Zengin1, Soner Haldenbılen1, Olcay Polat21Pamukkale Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü2Pamukkale Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü
İnsanlık var olduğu sürece atık üretmeye devam edecektir. Yaşanılabilir bir toplum için bu atıkların düzenli aralıklarla toplanması ve bertaraf edilmesi gerekmektedir. Bu atıkların toplanması ve bertaraf edilmesi birçok prosesi kapsamakta ve oldukça maliyetli olabilmektedir. Bu çalışmada katı atığın oluşumundan bertaraf tesisine kadar olan yolculuğunun minimum süre ve maliyetle ile optimize edilmesi amaçlanmış ve optimizasyon tekniği olarak kapasite kısıtlı Araç Rotalama Probleminin (ARP) çözümü modifiye edilerek kullanılmıştır. Kapasite kısıtlı ARP içerisine dinamik bir bakış açısı eklenerek konteyner doluluklarının belirlenen seviyesine göre toplanması ya da toplanmaması karar mekanizmasına göre rotalar oluşturulmuştur. Nesnelerin interneti yönteminden yararlanılmış ve konteynerlere doluluk sensörleri eklenmiştir. Algoritmanın çözümünde meta sezgisel yöntemlerden genetik algoritma kullanılmış ve Python programı üzerinden modellenmiştir. Algoritmanın sonuçları önce deneme ağında test edildikten sonra mevcut bir konum seçilmiştir. Seçilen bölge Denizli ilinde Gerzele Mahallesidir ve hesaplamalarda mahalleye ait TÜİK verileri kullanılmıştır. Mahalleye ait koordinat verileri ve konteynerlerin konumları haritaya işlenmiş buradan da Visum programına eklenerek ulaşım verisi oluşturulmuştur. Konteynerlerdeki sensörler sayesinde doluluklarına göre toplama işlemi yapılmış ve birkaç senaryo ile denemeler yapılmıştır. Atık lojistiği için maliyet, kat edilen mesafe ve toplama sürelerinde %20-40 oranında azalmaların elde edilebileceği belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Araç Rotalama Problemi (ARP), Genetik Algoritma (GA), Dinamik Araç Rotalama Problemi (DARP), Katı Atık Optimizasyonu, Çöp Toplama Problemi, Değişken Ağ YapısıWaste routing optimization with variable network structure with smart waste containers
Hacer Kübra İnkaya Zengin1, Soner Haldenbılen1, Olcay Polat21Pamukkale University, Dept. of Civil Engineering2Pamukkale University, Dept. of Industrial Engineering
As long as humanity exists, it will continue to produce waste. For a livable society, these wastes need to be collected and disposed of at regular intervals. The collection and disposal of these wastes involve many processes and can be quite costly. This study aims to optimize the journey of solid waste from generation to a disposal facility with minimum time and cost, and the solution of the Capacity-constrained Vehicle Routing Problem (CVRP) is used as an optimization technique in this study.A dynamic perspective was added to the capacitated CVRP by incorporating a decision mechanism that determines whether containers should be collected or not based on their predetermined fill levels. The Internet of Things methodology was utilized, and fill sensors were added to the containers. Genetic algorithms, one of the metaheuristic methods, were used in the algorithm's solution, which was implemented through a Python program. After testing the algorithm on a trial network, a specific location was selected. The chosen region is Gerzele Neighborhood in Denizli Province, and the TURKSTAT data pertaining to the neighborhood were used in the calculations. The coordinate data for the neighborhood and the locations of the containers were mapped, and transportation data was generated by integrating them into the Visum program. The collection process was carried out based on the fill levels of the containers using the sensors, and several scenarios were tested. It was determined that cost, distance traveled, and collection times for waste logistics could be reduced by 20-40% based on the obtained results.
Keywords: Vehicle Routing Problem (VRP), Genetic Algorithm (GA), Dynamic Vehicle Routing Problem (DVRP), Solid Waste Optimization, Garbage Collection Problem, Variable Network StructureMakale Dili: Türkçe