Üniversite Kampüslerinde Sürdürülebilir Atık Yönetimi: Araç ve Yürüme Odaklı P-Medyan Yaklaşımı

Öz

Bu çalışma, üniversite kampüsü içerisinde oluşan geri dönüştürülebilir atıkların etkin yönetimini sağlamak amacıyla atık toplama sisteminin optimizasyonunu incelemektedir. Çalışma kapsamında, plastik, kâğıt ve cam gibi geri dönüştürülebilir atıklar için toplama noktalarının konumlandırılması ve toplama rotalarının planlanması, maliyet minimizasyonu perspektifinden ele alınmıştır. Yönetim sistemi çerçevesinde, kampüs içindeki farklı kullanım alanlarından (fakülteler, yemekhane, kütüphane, kafeteryalar, yurtlar, restoranlar ve sosyal alanlar) elde edilen alan bazlı kullanıcı sayıları ve geri dönüştürülebilir atık üretim miktarlarına ilişkin veriler kullanılmıştır. Bu doğrultuda, GAMS (General Algebraic Modeling System) yazılımı kullanılarak; toplama noktaları ile atık işleme tesisleri arasındaki mesafeler, araç kapasite kısıtları ve taşıma maliyetlerini dikkate alan bir matematiksel model geliştirilmiş ve çözülmüştür. Modelin uygulanabilirliği incelenmiş; birden farklı senaryo analizleri kapsamında toplama rotalarının kampüs genelindeki kullanım yoğunluğuna bağlı olarak oluşan doluluk oranları, taşıma mesafeleri ve toplam maliyetler üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlardan önerilen optimizasyon yaklaşımının toplam taşıma maliyetlerini düşürdüğünü ve kampüs içi atık toplama faaliyetlerinin daha etkin ve verimli bir şekilde yürütülmesine fayda sağladığını göstermektedir. Bu bağlamda, geliştirilen ve önerilen modelin üniversite kampüslerinde sürdürülebilir geri dönüşüm sistemlerinin planlanması ve yönetilmesi amacıyla etkin bir karar destek aracı olarak kullanılabileceği ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Atık Yönetimi
• Matematiksel modelleme
• Rota Optimizasyonu
• P-Medyan

Sustainable Waste Management on University Campuses: A P-Median Approach Based on Vehicle and Walking Models

Öz

This study examines the optimization of the waste collection system to ensure the efficient management of recyclable wastes generated within a university campus. Within the scope of the study, the positioning of collection points and the planning of collection routes for recyclable wastes such as plastic, paper, and glass are addressed from a cost minimization perspective. Within the framework of the management system, data on area-based user numbers and recyclable waste production amounts obtained from different usage areas within the campus (faculties, cafeteria, library, cafes, dormitories, restaurants, and social areas) were utilized. Accordingly, using GAMS (General Algebraic Modeling System) software, a mathematical model was developed and solved, taking into account the distances between collection points and waste processing facilities, vehicle capacity constraints, and transportation costs. The applicability of the model was examined; the effects of collection routes on occupancy rates, transportation distances, and total costs depending on the intensity of use throughout the campus were evaluated within the framework of different scenario analyses. The results obtained show that the proposed optimization approach reduces total transportation costs and contributes to more effective and efficient execution of campus waste collection activities. In this context, it has been demonstrated that the developed and proposed model can be used as an effective decision support tool for planning and managing sustainable recycling systems in university campuses.

Anahtar Kelimeler

• Waste Management
• Mathematical Modelling
• Route Optimization
• P-Median

Kaynakça

1. Alavi, S., Esmaeili, M., & Nahiduzzaman, M. (2023). Sustainable solid waste collection using p-median and fuzzy optimization approaches. Journal of Environmental Management, 329, 120440, https://doi.org/10,1016/j.jenvman.2023.120440
2. Alshuwaikhat, H. M., & Abubakar, I. (2008). An integrated approach to achieving campus sustainability: Assessment of the current campus environmental management practices. Journal of Cleaner Production, 16(16), 1777–1785. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2007.12.002
3. Amani, H., & Geroliminis, N. (2022). Optimizing recycling collection services in dense public venues. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 140, 103496. https://doi.org/10,1016/j.trc.2022.103496
4. Anagnostopoulos, T., Zaslavsky, A., Kolomvatsos, K., Medvedev, A., Amirian, P., Morley, J., & Hadjiefthymiades, S. (2013). Challenges and opportunities of waste management in IoT-enabled smart cities: A survey. IEEE Transactions on Sustainable Computing, 2(3), 275–289. https://doi.org/10.1109/TSUSC.2017.2691049
5. Buhrkal, V., Larsen, A., & Ropke, S. (2019). The waste collection vehicle routing problem with time windows. Transportation Research Part B: Methodological, 122, 1–20, https://doi.org/10,1016/j.trb.2019.02.009
6. Cheng, K. W., & Lam, S. F. (2015). Optimization of waste collection bin locations in a university campus. Sustainable Cities and Society, 14, 80–89.
7. Daskin, M. S. (2013). Network and discrete location: Models, algorithms, and applications (2nd ed.). Wiley. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2600828
8. Erkut, E., & Neuman, S. (1989). Analytical models for locating undesirable facilities. European Journal of Operational Research, 40(3), 275–291.https://doi.org/10.1016/0377-2217(89)90420-7

9. Farahani, R. Z., SteadieSeifi, M., & Asgari, N. (2010). Multiple criteria facility location problems: A survey. Applied Mathematical Modelling, 34(7), 1689–1709.https://doi.org/10.1016/j.apm.2009.10.005
10. Fernández, J., & Ruiz, R. (2024). Comparative analysis of facility location methods for waste systems. European Journal of Operational Research, 315, 112–128. https://doi.org/10,1016/j.ejor.2024.01.007
11. Francis, R. L., McGinnis, L. F., & White, J. A. (1992). Facility layout and location: An analytical approach. Prentice Hall.
12. Gündüzalp, A. A., & Güven, S. (2016). Atık, çeşitleri, atık yönetimi, geri dönüşüm ve tüketici: Çankaya belediyesi ve semt tüketicileri örneği. Hacettepe Üniversitesi Sosyolojik Araştırmalar E-Dergisi, 9(1), 1–19.
13. Hakimi, S. L. (1964). Optimum locations of switching centers and the absolute centers and medians of a graph. Operations Research, 12(3), 450–459.https://doi.org/10.1287/opre.12.3.450
14. Hıdıroğlu, A. G. Ç., & Bukova Güzel, D. D. E. (2013). Matematiksel modelleme sürecini açıklayan farklı yaklaşımlar. Bartın Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 2(1), 127–145.https://izlik.org/JA93CU59HR
15. López-Sánchez, A., García-Sánchez, P., & Riquelme-Santos, J. M. (2021). Location of recycling collection points in urban areas: A p-median based approach. Sustainable Cities and Society, 69, 102876. https://doi.org/10,1016/j.scs.2021.102876
16. Mohsen, M., & Reddy, K. (2020). GIS-based solid waste collection optimization using vehicle routing problem. Journal of Environmental Management, 259, 111243. https://doi.org/10,1016/j.jenvman.2020,111243
17. Read, A. D. (1999). Integrated solid waste management: A lifecycle inventory. Blackwell Science.
18. ReVelle, C. S., & Swain, R. W. (1970). Central facilities location. Geographical Analysis, 2(1), 30–42.
19. Sampaio, A., Barbosa, J., & Oliveira, R. (2021). Integrated location–routing model for solid waste collection. Waste Management, 123, 73–85. https://doi.org/10,1016/j.wasman.2021.05.031
20. Teixeira, J., Antunes, A. P., & de Sousa, J. P. (2004). Recyclable waste collection planning: A case study. European Journal of Operational Research, 158(3), 543–554.https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00379-5
21. Tchobanoglous, G., & Kreith, F. (2015). Handbook of solid waste management (2nd ed.). McGraw-Hill Education.
22. Wang, L., & Chen, H. (2022). Green vehicle routing problem for minimizing carbon emissions in waste collection. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 109, 103082. https://doi.org/10,1016/j.trd.2022.103082
23. Xu, X., Li, Y., & Chen, Z. (2020). A multi-objective optimization model for municipal waste collection. Journal of Cleaner Production, 258, 121553. https://doi.org/10,1016/j.jclepro.2020,121553
24. Yaman, K., & Gül, M. (2021). Türkiye’de atık yönetimi ve sıfır atık projesinin değerlendirilmesi: Ankara örneği. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İari Bilimler Dergisi, 35(4), 1267–1296. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.870434
25. Zhang, P., Li, J., & Luo, X. (2024). AI-based dynamic optimization of waste collection systems using deep learning. Waste Management, 158, 105123. https://doi.org/10,1016/j.wasman.2024.105123
26. Zsigraiová, Z., Semiao, V., & Beijoco, F. (2013). Operation costs and pollutant emissions reduction by definition of new collection scheduling and optimization of MSW collection routes. Waste Management, 33(4), 793–806.https://doi.org/10.1016/j.wasman.2012.11.015