Akıllı çöp konteynerleri ile değişken ağ yapısına sahip çöp rotalama optimizasyonu

Yıl 2024, Cilt: 30 Sayı: 6, 742 - 755, 29.11.2024

Hacer Kübra İnkaya , Soner Haldenbilen , Olcay Polat

Öz

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 yapısı

Waste routing optimization with variable network structure with smart waste containers

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Vehicle routing problem (VRP), Genetic algorithm (GA), Dynamic vehicle routing problem (DVRP), Solid waste optimization, Garbage collection problem, Variable network structure

Kaynakça

• [1] TÜİK. “Belediye Atık İstatistikleri”. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Belediye-AtikIstatistikleri-2018-30666 (27.06.2023).
• [2] TÜİK. “Belediye Atık İstatistikleri”. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=119&locale=tr (27.06.2023).
• [3] Akdoğan A, Güleç S. “Sürdürülebilir Katı Atık Yönetimi Ve Belediyelerde Yöneticilerin Katı Atık Yönetimiyle İlgili Tutum Ve Düşüncelerinin Analizine Yönelik Bir Araştırma”. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 39-69, 2007.
• [4] Eunomia. “Recycling-Who Really Leads the World? Identifying the World’s Best Municipal Waste Recyclers”. https://eeb.org/wpcontent/uploads/2019/06/Recycling_who-really-leadsthe-world-REPORT.pdf (27.06.2023).
• [5] İçişleri Bakanlığı. “Türkiye Mülki İdare Bölümleri Envanteri”. https://www.eicisleri.gov.tr/Anasayfa/MulkiIdariBolumleri.aspx (27.06.2023).
• [6] Çevre ve Şehircilik Bakanlığı. “Çevresel Göstergeler”. https://cevreselgostergeler.csb.gov.tr/atik-duzenlidepolama-tesis-sayisi-belediye-sayisi-hizmet-verilennufus-i-85750 (27.06.2023).
• [7] Hoornweg D, Bhada-Tata P. “What A Waste, A Global Review of Solid Waste Management”. Urban Development Series Knowledge Papers. The World Bank. Washington, USA, 40, 2012.
• [8] Hoornweg D, Bhada-Tata P. “What A Waste, A Global Review of Solid Waste Management”. Urban Development Series Knowledge Papers. The World Bank. Washington, USA, 5, 2012.
• [9] Ashton K. “That "Internet of things" Thing: In the real world things matter more than ıdeas”. RFiD Journal, 4986(1), 97-114, 2009.
• [10] Dantzig G, Ramser JH. “The truck dispatching problem”. Management Science, 6(1), 80-91, 1959.
• [11] Clarke G, Wrigth J. “Scheduling of vehicle routing problem from a central depot to a number of delivery points”. Operations Research, 12(4), 568-581, 1964.
• [12] Rodrigue JP, Comtois C, Slack B. “The geography of transport systems”. 3rd ed., London, United Kingdom, Routledge. 2009.
• [13] Braekers K, Ramaekers K, Van Nieuwenhuyse I. “The vehicle routing problem: State of the art classification and review”. Computers & Industrial Engineering, 99(2016), 300-313, 2016.
• [14] Eksioglu B, Vural AV, Reisman A. “The vehicle routing problem: A taxonomic review”. Computers & Industrial Engineering, 57(4), 1472-1483, 2009.
• [15] Ropke S. Heuristic and Exact Algorithms for Vehicle Routing problems. PhD Thesis, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark, 2005.
• [16] Demirtaş YE. Dinamik Araç Rotalama Problemine Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması Çözüm Önerisi. Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2015.
• [17] Konstantakopoulos GD, Gayialis SP, Kechagias EP. “Vehicle routing problem and related algorithms for logistics distribution: a literature review and classification”. Operational Research, 2022(22), 2033–2062, 2023.
• [18] Elshaer R, Awad H. “A taxonomic review of metaheuristic algorithms for solving the vehicle routing problem and its variants”. Computers & Industrial Engineering, 140(106242), 1-19, 2020.
• [19] Bräysy O, Gendreau M. “Vehicle routing problem with time windows, Part II: Metaheuristics”. Transportation Science, 39(1), 119-139, 2005.
• [20] Polat O, Kalayci CB, Kulak O, Günther HO. “A perturbation based variable neighborhood search heuristic for solving the vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery with time limit”. European Journal of Operational Research, 242(2), 369-382, 2015.
• [21] Polat O. “A parallel variable neighborhood search for the vehicle routing problem with divisible deliveries and pickups”. Computers & Operations Research, 85, 71-86, 2017.
• [22] Holland J. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Michigan, USA, University of Michigan Press, 1975.
• [23] Preux P, Talbi E. “Towards hybrit evolutionary algorithms”. International Transactions in Operations Research, 6(6), 557-570, 1999.
• [24] Mutlu Ö, Polat O, Supciller AA. “An iterative genetic algorithm for the assembly line worker assignment and balancing problem of type-II”. Computers & Operations Research, 40(1), 418-426, 2013.
• [25] Nabiyev VV. Yapay Zekâ Problemleri- YöntemlerAlgoritmalar. 5. Baskı, Ankara, Türkiye, Seçkin Yayınevi, 2003.
• [26] Tian Y, Song J, Yao D, Hu J. “Dynamic vehicle routing problem using hybrid ant system”. Proceedings of Intelligent Transportation Systems, 2, 970-974, 2003.
• [27] Taniguchi E, Shimamoto H. “Intelligent transportation system based dynamic vehicle routing and scheduling with variable travel times”. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 12(3-4), 235-250, 2004.
• [28] Fleischmann B, Gnutzmann S, Sandvoß E. “Dynamic vehicle routing based on online traffic information”. Transportation Science, 38(4), 420-433, 2004.
• [29] Du TC, Li YE, Chou D. “Dynamic vehicle routing for online B2C delivery”. Omega, 33(1), 30-45, 2005.
• [30] Wang W, Wu B, Zhao Y, Freng D. “Particle swarm optimization for open vehicle routing problem”. Computational Intelligence: International Conference on Intelligent Computing, Kunming, China, 16-19 August 2006.
• [31] Khouadjia MR, Sarasola B, Alba E, Jourdan L, Talbi EG. “A comparative study between dynamic adapted PSO and VNS for the vehicle routing problem with dynamic requests”. Applied Soft Computing 12(4), 1426-1439, 2012.
• [32] Montemanni R, Gamberdella LM, Rizzoli AE, Donati AV. “Ant colony system for a dynamic vehicle routing problem”. Journal of Combinatorial Optimization, 10(4), 327-343, 2005.
• [33] Polat O, Kalayci CB, Bilgen B, Topaloğlu D. “An integrated mathematical model for the milk collection problem”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(9), 1087-1096, 2019.
• [34] Eren H. Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritma (GA) ile Çözüm Performansının Arttırılmasında Deney Tasarımı Uygulaması. Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2002.
• [35] Şahin Y, Karagül K. “Gezgin satıcı probleminin melez akışkan genetik algoritma (MAGA) kullanarak çözümü”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(1), 106-114, 2019.
• [36] Şahin Y. “Sezgisel ve metasezgisel yöntemlerin gezgin satıcı problemi çözüm performanslarının Kıyaslanması”. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(4), 911-932, 2019.
• [37] Pulat HF, Aksoy YY. “Türkiye kentsel katı atık kompozisyonunun kayma mukavemeti özellikleri ve şev duraylılığının incelenmesi”. İMO Teknik Dergisi, 28(1), 7703-7724, 2017.
• [38] Solomon M. “VRPTW Benchmark Problems”. http://web.cba.neu.edu/~msolomon/problems.htm (27.06.2023).
• [39] Hasle G, Lie KA, Quak E. Geometric Modelling, Numerical Simulation and Optimization. 1st ed., Heidelberg, Germany, Springer, 2007.