As long as humanity exists, it will continue to produce waste. For alivable society, these wastes need to be collected and disposed of atregular intervals. The collection and disposal of these wastes involvemany processes and can be quite costly. This study aims to optimize thejourney of solid waste from generation to a disposal facility withminimum time and cost, and the solution of the Capacity-constrainedVehicle Routing Problem (CVRP) is used as an optimization technique inthis study.A dynamic perspective was added to the capacitated CVRP byincorporating a decision mechanism that determines whethercontainers should be collected or not based on their predetermined filllevels. The Internet of Things methodology was utilized, and fill sensorswere added to the containers. Genetic algorithms, one of themetaheuristic methods, were used in the algorithm's solution, whichwas implemented through a Python program. After testing thealgorithm on a trial network, a specific location was selected. Thechosen region is Gerzele Neighborhood in Denizli Province, and theTURKSTAT data pertaining to the neighborhood were used in thecalculations. The coordinate data for the neighborhood and thelocations of the containers were mapped, and transportation data wasgenerated by integrating them into the Visum program. The collectionprocess was carried out based on the fill levels of the containers usingthe sensors, and several scenarios were tested. It was determined thatcost, distance traveled, and collection times for waste logistics could bereduced by 20-40% based on the obtained results.
İnsanlık var olduğu sürece atık üretmeye devam edecektir. Yaşanılabilirbir toplum için bu atıkların düzenli aralıklarla toplanması ve bertarafedilmesi gerekmektedir. Bu atıkların toplanması ve bertaraf edilmesibirçok prosesi kapsamakta ve oldukça maliyetli olabilmektedir. Buçalışmada katı atığın oluşumundan bertaraf tesisine kadar olanyolculuğunun minimum süre ve maliyetle ile optimize edilmesiamaçlanmış ve optimizasyon tekniği olarak kapasite kısıtlı AraçRotalama Probleminin (ARP) çözümü modifiye edilerek kullanılmıştır.Kapasite kısıtlı ARP içerisine dinamik bir bakış açısı eklenerekkonteyner doluluklarının belirlenen seviyesine göre toplanması ya datoplanmaması karar mekanizmasına göre rotalar oluşturulmuştur.Nesnelerin interneti yönteminden yararlanılmış ve konteynerleredoluluk sensörleri eklenmiştir. Algoritmanın çözümünde meta sezgiselyöntemlerden genetik algoritma kullanılmış ve Python programıüzerinden modellenmiştir. Algoritmanın sonuçları önce deneme ağındatest edildikten sonra mevcut bir konum seçilmiştir. Seçilen bölge Denizliilinde Gerzele Mahallesidir ve hesaplamalarda mahalleye ait TÜİKverileri kullanılmıştır. Mahalleye ait koordinat verileri vekonteynerlerin konumları haritaya işlenmiş buradan da Visumprogramına eklenerek ulaşım verisi oluşturulmuştur. Konteynerlerdekisensörler sayesinde doluluklarına göre toplama işlemi yapılmış vebirkaç senaryo ile denemeler yapılmıştır. Atık lojistiği için maliyet, katedilen mesafe ve toplama sürelerinde %20-40 oranında azalmalarınelde edilebileceği belirlenmiştir.