Katı atık toplama rota optimizasyonu: ümraniye ilçesi örneği

Abstract

Büyük şehirlerde nüfusun kalabalık, atık miktarının yüksek olması konteynerlara gidecek çöp araçlarının rotalarının belirlenmesini zorlaştırmaktadır. Doğru planlanmayan rotalar çöp toplama sürecinde gereğinden fazla yakıt, zaman ve kaynak harcanmasına sebep olur. Araç Rotalama Problemi (ARP) belirli sayıda aracın, bir depodan başlayıp tüm müşterileri ziyaret edecek rotalarının bulunmasını amaçlayan kombinatoryal optimizasyon problemidir. Bu çalışmada İstanbul Ümraniye ilçesinin katı atık toplama süreci ARP olarak ele alınarak tüm ihtiyacı karşılayacak en kısa rotaların oluşturulması amaçlanmıştır. Belediyeden hâlihazırda kullanılan rotalar, her bir rotanın günlük tonaj ve sefer sayıları verisi ve ilçe sınırları içerisinde yer alan tüm cadde ve sokaklardaki konteyner adet verisi alınmıştır. Çözümde literatürde sıklıkla kullanılan En Yakın Komşu, Tasarruf, Christofides, Benzetimli Tavlama, Açgözlü İniş, Rehberli Yerel Arama ve Tabu Arama algoritmaları gibi sezgisel ve meta-sezgisel algoritmalar kullanılmıştır. Ayrıca Önce Kümele Sonra Rotala prensibine dayanan bir çözüm de incelenmiştir. Çalışma sonucunda incelenen sezgisel ve meta-sezgisel yöntemlerin devasa boyutlu gerçek hayat problemlerinde de hızlı ve olurlu sonuçlar üretebildiği, kümeleme algoritmalarının ARP'nin çözümünde etkili bir araç olabileceği gösterilmiştir.

In big cities, the crowded population and high amount of waste make it difficult to determine the routes of the garbage trucks that will go to the containers. Morever incorrectly planned routes cause waste of fuel, time and other resoureces in the garbage collection process. Vehicle Routing Problem (VRP) is a combinatorial optimization problem that aims to find optimal routes of a certain number of vehicles that start from depot, visit all customers and return to the depot. In this study, it is aimed to find the shortest routes that will satisfy all the needs by considering waste collection process of İstanbul Ümraniye district as VRP. Data of the currently used routes, daily tonnages, number of truck trips and the number and location of containers in Ümraniye district were obtained from the municipality. In the solution, popular heuristic and meta-heuristic algorithms such as Nearest Neighbor, Savings, Christofides, Simulated Annealing, Greedy Descent, Guided Local Search and Tabu Search algorithms are used. Furthermore, a "Cluester First, Route Second" principle based method is also examined. It has been shown that examined heuristics and meta-heuristics can produce fast and feasible solution in huge size real-life problem and clustering algorithms can be effective tool for solving VRP.