Robust optimization for solving stochastic reverse logistics network design problem for recycling waste batteries with an application in Turkey
Türkiye'deki atık piller stokastik geri dönüşüm içın ters lojistik ağı tasarımı ve problem çözme için sağlam optimizasyon
- Tez No: 434279
- Danışmanlar: PROF. DR. METİN TÜRKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Son yıllarda, güç kaynağı olarak pil kullanan mobil elektronik cihazlara olan ilgi büyük bir artış göstermiştir. Piller için artan talep, pillerin içeriğindeki ağır metallerin genellikle çevreye önemli ölçüde zararının olması, hükümet ve şirketler için çevre kaygıları yaratmaktadır. Atık piller tehlikeli atık olarak kabul edilir ve bu nedenle pillerin uygun bir şekilde bertaraf edilmesi ya da geri dönüştürülmesi gerekir. İnsanlar depolama alanlarına yakın bölgelere yerleşmeyi tercih etmedikleri için uygun depolama alanları bulmak çok zorlaşmış ama geri dönüşüm alanları daha popüler hale gelmiştir. Geri dönüşmüş atık pillerin, çevresel avantajlarına ek olarak, ekonomik avantajları da vardır. Literatürde farklı ürünler için geri dönüşüm sistemlerinin tasarımı ve matematiksel modelleri bulunmaktadır. Atık pillerin geri dönüşümü için bir tersine lojistik sistemi tasarlanır ve bu sistem, atık pillerin toplanması, taşınması, sıralaması, geri dönüşümü ve atık depolama işlemlerini içerir. Bu sistemi ele alan modeller, çok dönemli karma tam sayılı doğrusal programlama (MILP) problemi olarak ifade edilir. Bu modelde farklı tip ve kapasite seçenekleri, çeşitli inşaat ve işletme maliyetleri, geri dönüştürülmüş pillerin ikincil bir piyasada satış gelirleri, birkaç mevcut ve potansiyel tesis seçenekleri göz önünde bulundurur. Bu MILP modelinin amacı karı, yani toplam gelir eksi toplam maliyeti maksimize etmektir. Son kullanıcılardan geri dönen kullanılmış pillerin miktarı olasılıksal ve değişkendir. Literatürde, modeldeki bu belirsizliği gidermek için iki aşamalı stokastik eniyileme yöntemi kullanılmaktadır. İlk aşamada, model, sıralama ve geri dönüşüm tesislerinin kapasitesi gibi stratejik kararlar alır. Depolardaki stok seviyeleri gibi taktik kararlar ise, ikinci aşamada alınır. Yaptığımız çalışmada, belirsizliği de göz önünde bulundurmak için robust eniyileme yaklaşımı kullanarak belirsizliği deterministik MILP modeline dahil ettik. Son kullanıcılardan toplanan atık pil miktarları için dört farklı senaryo göz önünde bulundurduk. Bu iki yaklaşımın sonuçlarını karşılaştırmak için GAMS (Genel Cebirsel Modelleme Sistemi) eniyileme paketi ve CPLEX çözücü kullandık. En kötü senaryoda, iki aşamalı yaklaşımın performans açısından robust eniyileme yönteminden daha kötü sonuçları olduğunu fark ettik. Bununla birlikte, toplanan atık pillerin miktarının tesislerin durumuna etkisini göstermek için bir duyarlılık analizi yapdık.
Özet (Çeviri)
In recent decades, there has been an increasing interest in the mobile electronic devices that use batteries as their source of power. The growing demand for batteries creates environmental concerns for governments and companies because of their content of heavy metals that are usually significantly harmful to the environment. Waste batteries are known as hazardous waste and should therefore be appropriately disposed or recycled. Since finding suitable landfill areas is very hard—because people prefer to not live close to the landfill areas—recycling has become even more popular. In addition to the environmental benefits, recycling waste batteries also has economic advantages. There are a number of mathematical models in the literature that address the design of recycling systems for different products. The design of a reverse logistics system for recycling waste batteries is expressed as a multi-period mixed integer linear programming (MILP) problem to address the collection, transportation, sorting, recycling, and landfill operations of the waste batteries. This model considers various types of collected batteries, several existing and potential facilities with different types and capacity options, various construction and operational costs, and revenue from selling recycled batteries at a secondary market. The objective of this MILP model is to maximize the profit—i.e., the total revenue minus the total cost. The amount of used batteries that are returned by the end users is stochastic. Two-stage stochastic optimization method is used in the literature to address uncertainty in the model. In the first stage, the model makes strategic decisions—e.g., the capacity of the sorting and recycling facilities—while in the second stage, it makes the tactical decisions—e.g., inventory levels in warehouses. We extend the deterministic MILP model by using robust optimization approach to incorporate the uncertainty in the model. We consider four different scenarios for the amount of waste-batteries that are collected from the end users. We use GAMS (General Algebraic Modeling System) optimization package and the CPLEX solver to compare the results of these two approaches. We observe that the two-stage approach has worse results than the robust optimization method with respect to the worst-case performance. We also conduct a sensitivity analysis to show the impact of the amount of collected waste-batteries on the situation of facilities in the model.
Benzer Tezler
- Mühendislik problemlerinin çözümü için yeni bir hiper-sezgisel algoritma tasarımı
Design of a novel hyper-heuristic algorithm for solving engineering problems
YUNUS HINISLIOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ
- Deterministic and stochastic models for practical scheduling problems
Uygulamalı çizelgeleme problemleri için deterministik ve stokastik modeller
ELVİN ÇOBAN GÖKTÜRK
Doktora
İngilizce
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiCarnegie Mellon Universityİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAN SCHELLER-WOLF
- Predictive error compensated wavelet neural networks framework for time series prediction
Zaman serisi tahmini için hata tazminli dalgacık dönüşümlü sinir ağları çerçeve yazılımı
SERKAN MACİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Çifte kaynak kısıtlı grup teknolojisi üretim sistemlerinin bozucu faktörlere dayanıklı tasarımı
Robust design of dual resource constrained group technology production systems
MUSTAFA AKHUN
Doktora
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU