Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
434279		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 Yazar:YASAMAN AHMADABADI Danışman: PROF. DR. METİN TÜRKAY Yer Bilgisi: Koç Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2016 64 s.
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.
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.