Evsel İlaç Atıklarının Toplanmasında Tersine Lojistik Ağı Üzerine Bir Uygulama

Yıl 2014, Cilt: 6 Sayı: 1, 1 - 22, 04.11.2015

Özlem İpekgil Doğan Kadir Kırda

https://doi.org/10.18613/deudfd.38585

Öz

Evsel ilaç atıkları, hane halkı tarafından alınan ilaçların kullanılmayan, süresi geçmiş veya artık ihtiyaç duyulmayan kısmıdır. Bu gibi nedenlerle elden çıkarılması gereken ilaçlar uygun yöntemlerle yok edilmeli ve doğaya karışması engellenmelidir. Bunun için gerçekleştirilen projelerin dünyada çeşitli örnekleri bulunmaktadır. Bu amaçla Türkiye’de ilk olarak 2009 yılında İzmir’de bir proje başlatılmıştır. Bu çalışmada evsel ilaç atıklarının toplanması projesinde atık ilaçların taşınması faaliyetine yönelik genetik algoritmanın kullanılması araştırılmıştır. Araştırmanın kapsamında hesaplama işlemlerinin yapılabilmesi için bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılımda test edilmek üzere üç farklı taşıma modeli oluşturulmuştur. Bu üç model, gerçek veriler ve çeşitli varsayımlar ışığında karşılaştırılmış, test sonuçları sunulmuştur. Genetik algoritmaların etkin kullanımına yönelik olarak yapılan bu araştırmanın ileriye dönük bir rehber niteliğinde olması amaçlanmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Tersine lojistik, genetik algoritma, evsel ilaç atıkları

Kaynakça

• ABAHUSSAIN, E.A., BALL, D.E., MATOWE, W.C. (2006) Practice
• and Opinion towards Disposal of Unused Medication in Kuwait, Medical
• Principles and Practice, Vol. 15, No.5, pp. 352-357.
• ABAHUSSAIN, E.A., BALL, D.E. (2007) Disposal of Unwanted
• Medicines from Households in Kuwait, Pharmacy World and Science,
• Vol. 29, No.4, pp. 368-373.
• AYTEKİN M.A., KALAYCI, T.E. (2010) Gezgin Satıcı Probleminin
• İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım,
• Muğla Üniversitesi Akademik Bilişim Konferansı, Şubat 10-12, Muğla.
• BAYKOÇ, Ö.F., İŞLEYEN, S.K. (2007) Simetrik Gezgin Satıcı
• Problemi İçin Etkin Bir Tekrarlı Arama Algoritması, Teknoloji Dergisi,
• Sayı.10, No.2, ss. 99-106.
• CEVRE, U., ÖZKAN, B., UĞUR, A. (2007) Gezgin Satıcı Probleminin
• Genetik Algoritmalarla Eniyilemesi Ve Etkileşimli Olarak İnternet
• Üzerinde Görselleştirilmesi, Türkiye'de İnternet Konferansları, Kasım
• -Aralık 2, İzmir.
• COUNCIL OF LOGISTICS MANAGEMENT (1993) Measuring and
• Improving Productivity in Physical Distribution, Oak Brook, IL.
• CROES, G.A. (1958) A Method For Solving Traveling Salesman
• Problems, Operation Research, Vol. 6, No. 6, pp. 791-812.
• ÇANCI, M., ERDAL, M. (2003) Lojistik Yönetimi, Freight Forwarder El
• Kitabı 1, UTİKAD Yayınları, İstanbul.
• FLEISCHMANN, M., BLOEMHOF-RUWAARD, J.M., DEKKER, R.,
• VAN DER LAAN, E., VAN NUNEN J. A.E.E., VAN WASSENHOVE,
• L.N. (1997) Quantitative Models for Reverse Logistics: A Review,
• European Journal of Operational Research, Vol. 103, No. 1, pp. 1-17.
• GUPTA, S.M., IMTANAVANICH, P. (2009) Evolutionary
• Computational Approach for Disassembly Sequencing in a Multiproduct
• Environment, Biomedical Soft Computing and Human Sciences, Vol. 15,
• No. 1, pp. 73-78.
• GÜNEŞ, A. (2010) İlaç Sektöründe Atık Yönetimi ve Geri Dönüşüm için
• Tersine Lojistik Ağ Modeli, Gazi Üniversitesi, Ankara.
• HUANG, G.Q., ZHANG, X.Y., LIANG, L. (2005) Towards Integrated
• Optimal Configuration of Platform Products, Manufacturing Processes,
• and Supply Chains, Journal of Operations Management, Vol. 23, pp.
• -290.
• LARRANAGA, P., KUIJPERS, C.M., MURGA, R.H., INZA, I.,
• DIZDAREVIC, S. (1999) Genetic Algorithms for the Travelling
• Salesman Problem: A Review of Representations and Operators,
• Artificial Intelligence Review, Vol. 13, No. 2, pp. 129-170.
• LIN, C.H., HU, J.W. (2008) A Genetic Algorithm with Priority Selection
• for the Traveling Salesman Problem, World Academy of Science,
• Engineering and Technology, Vol. 42, pp. 465-475.
• MIN, H., JEUNG KO, H., SEONG KO, C. (2006) A Genetic Algorithm
• Approach to Developing the Multi-Echelon Reverse Logistics Network
• for Product Returns, Omega, Vol. 34, No. 1, pp. 56-69.
• MITCHELL, M. (1998) An Introduction to Genetic Algorithms, MIT
• Press, USA.
• SANSARCI, E., BAYRAKTAR, D., AKTEL, A., ÇELEBİ, D. (2009)
• Gezgin Satıcı Problemi İçin Bir Memetik Algoritma Önerisi, Yöneylem
• Araştırması ve Endüstri Mühendisliği 29. Ulusal Kongresi, Ankara, 22-
• Haziran 2009.
• SENGOKU, H., YOSHIHARA, I. (1998) A Fast TSP Solver Using GA
• on JAVA, Third International Symposium on Artificial Life, and Robotics
• (AROB III’98), 19-21 January 1998, Beppu, Japan.
• SINGH, M. P., SINGH, A., ALAM, G., PATEL, R., DATT, N. (2012)
• Safe Management of Household Pharmaceuticals: An Overview, Journal
• of Pharmacy Research, Vol. 5, No. 5, pp. 2623-2626.
• POKHAREL, S., MUTHA, A. (2009) Perspectives in Reverse Logistics:
• A review, Resources, Conservation and Recycling, Vol. 53, pp. 175–182.
• POLAT, A. (2006) Kafes Sistemlerin Genetik Algoritma ile Çok Amaçlı
• Optimizasyonu, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi) Fırat Üniversitesi
• Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ.
• RATLIFF, H.D., VE NULTY, W.G. (1996) Logistics Composite
• Modeling, The Planning and Scheduling of Production Systems, pp.10-
• , Institute at Georgia Tech, ABD.
• ROGERS, D. S., TIBBEN-LEMBKE, R. S. (1998) Going Backwards:
• Reverse Logistics Trends and Practices, Reverse Logistics Executive
• Council, Pittsburgh, PA.
• TEK, Ö.B. VE KARADUMAN, İ. (2012) Lojistik Yönetimi: Tedarik
• Zinciri Bakış Açısıyla Küresel Yönetimsel Yaklaşım Türkiye
• Uygulamaları, İhlas Gazetecilik A.Ş., İzmir.
• TÜRK ECZACILARI BİRLİĞİ (TEB) (2010) E-Kütüphane.
• http://www.e-kutuphane.teb.org.tr/pdf/tebhaberler/mart-nisan10/5.pdf,
• (07.02.2013), Mart - Nisan 2010 - Sayı: 2.