مسيريابي و زمانبندي بهینه وسايل نقليه برای جمع آوري سبز پسماندهاي شهری
Yeşil belediye katı atık toplama faaliyetleri için araç rotalama ve çizelgeleme
- Tez No: 848070
- Danışmanlar: PROF. DR. IRAJ MAHDAVI, PROF. DR. MIR MEHDI SEYYED ESFAHANI, PROF. DR. GERHARD WILHELM WEBER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Araç Rotalama Problemi, Ark Rotalama Problemi, Yeşil atık toplama, Benzetilmiş Tavlama Algoritması, Gri Kurt Optimizasyonu, Geliştirilmiş Max-Min Karınca Sistemi, Vehicle Routing Problem, Arc Routing Problem, Green waste collection, Simulated Annealing, Gray Wolf Optimization, Improved Max-Min Ant System
- Yıl: 2019
- Dil: Farsça
- Üniversite: Mazandaran University of Science and Technology
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 156
Özet
Araştırmanın Amacı: Temel amaç, araçların geçiş maliyeti, karbon maliyeti, araçların amortisman gideri ve zaman penceresi kısıtı ceza maliyetini içeren çeşitli bileşenleri göz önünde bulundurarak Belediye Katı Atıklarının toplanması ve taşınmasının toplam maliyetini azaltmaktır. Araştırma Yöntemi: İlk aşamada, Araç Rotalama Problemi (ARP1) ve Ark Rotalama Problemi (ARP2) olmak üzere iyi bilinen bu iki problem geliştirilerek Belediye Katı Atıklarının toplama ve taşınması problemi formülize edilmiştir ve bununla beraber konunun belirsizliğini ele almak için kredibilite teorisine dayalı bulanık programlama kullanılmıştır. Bu problemlerin her birini çözmek için meta sezgisel algoritmalar kullanılmıştır. Çoklu Yolculuk Zaman Pencereli Araç Rotalama Probleminin (ÇYZPARP) çözümü için Benzetilmiş Tavlama Algoritması (BTA) ve Gri Kurt Optimizasyonu (GKO) algoritmalarını; Çoklu Yolculuk Zaman Pencereli Kapasite Kısıtlı Ark Rotalama Probleminin (ÇYZPKKARP) çözümü için ise BTA ve Geliştirilmiş Max-Min Karınca Sistemi (GMMKS) algoritmalarını içeren meta sezgisel algoritmalar geliştirilmiştir. Önerilen algoritmaların verimliliğini artırmak için Taguchi tasarım yöntemi kullanılmıştır. Bulgular: Deterministik problemlerden elde edilen sonuçlar, ÇYZPARP'nin çözümü için GKO'nun ÇYZPKKARP'nin çözümü için ise GMMKS algoritmasının daha uygun olduğunu göstermiştir. Bununla beraber, her bir problemde optimum güvenilirlik seviyesi belirlendikten sonra, algoritmaların verimliliği belirsiz koşullar altında değerlendirilmiş ve deterministik durum ile benzer sonuçlar elde edilmiştir. Öte yandan, ÇYZPKKARP'nin rastgele örnekler ile uygulanmasından elde edilen amaç fonksiyon değerleri, ARP2'nin ARP1'e kıyasla daha yüksek doğruluk oranına sahip olması nedeniyle daha düşük değerler almıştır. Bu nedenle, metodolojinin uygulanabilirliğini değerlendirmek için önerilen ÇYZPKKARP formülasyonunun GMMKS algoritması ile çözümü ele alınmıştır. Sonuç: Sonuç olarak, önerilen metodolojinin kesin çözüm yöntemine karşı üstünlüğü ile örnek vaka çalışmasında optimal çözümler elde edilmiştir. Örnek vaka çalışması probleminde, optimum güvenilirlik seviyesinin belirlenmesinin ardından, araçlar için maksimum kullanılabilir süresi duyarlılık analizi ile incelenmiştir ve elde edilen sonuçlar ana yönetim araçlarından biri olarak kabul edilebilir.
Özet (Çeviri)
Research Aim: The main aim is to reduce the total cost of collecting and transporting Municipal Solid Waste (MSW) considering its various components, which includes the traversing costs of vehicles, the costs of CO2 emissions, the usage costs of vehicles and penalty cost for time windows violation. Research Method: First, we formulate the MSW collection problem based on the development of two well-known problems including Vehicle Routing Problem (VRP) and Arc Routing Problem (ARP), and then the fuzzy programming approach based on credibility theory is employed to deal with the uncertainty of the issue. To solve each of these problems, meta-heuristic algorithms are developed including Simulated Annealing (SA) and Gray Wolf Optimization (GWO) algorithms to solve Multi-Trip VRP with Time Windows (MTVRPTW) as well as SA and Improved Max-Min Ant System (IMMAS) algorithms to solve Multi-Trip CARP with Time Windows (MTCARPTW). Moreover, to improve the efficiency of the proposed algorithms, the Taguchi design method is used. Findings: The results of the deterministic problems demonstrated that GWO and IMMAS algorithms are the best to solve MTVRPTW and MTCARPT, respectively. Furthermore, after determining the optimal credibility level in each problem, the efficiency of the algorithms was also evaluated under uncertain conditions, which again yielded similar results to the deterministic one. On the other hand, the objective functions obtained for the random samples of the MTCARPTW took lower values due to the high accuracy of the ARP network compared to the VRP network. For this reason, the proposed MTCARPTW formulation and IMMAS solving algorithm were regarded to evaluate the applicability of the research methodology. Conclusion: As the main concluding remarks, the superiority of our methodology against the exact solution method and the optimal output of the case study problem are considered. In the case study problem, after determining the optimal credibility level, the sensitivity analysis of the maximum available time for vehicles was performed such that the obtained results can be regarded as one of the main management tools.