Fuzzy Multı-Objectıve Plannıng For Recyclıng Of Hazardous And Explosıve Products

Bu çalışmada, tehlikeli ve patlayıcı madde içeren ürünlerin geri dönüşüm planlama problemi ele alınmıştır. Çalışma kapsamında, sistemde planlama kararlarının alınmasında kullanılacak çok ürünlü ve birden fazla amacı dikkate alan, belirsizlik altında bulanık çok amaçlı üretim planlama modeli önerilmiş ve modele ilişkin çözüm önerileri geliştirilmiştir. Geri dönüşüm, yeniden değerlendirilme imkânı olan atıkların çeşitli fiziksel veya kimyasal işlemlerden geçirilerek ikincil hammaddeye dönüştürülmesi ve sonrasında üretim sürecine dâhil edilmesidir. Ancak tehlikeli ve patlayıcı madde içeren ürünlerin geri dönüşümü, farklı durumların dikkate alınmasını ve patlama veya zararlı maddelerin ortadan kaldırılması gibi önemli konuların öncelikli olarak ele alınmasını gerektirmektedir. Çalışmada, tehlikeli ve patlayıcı madde içeren ürünlerin geri dönüşüm faaliyetleri gerçek bir sistem üzerinde karar vericiye üretim planının oluşturulmasında yardımcı olacak planlama modeli geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen uygulama, tehlikeli ve patlayıcı madde içeren ürünlerin geri dönüşümünün yapıldığı orta ölçekli bir fabrikada yapılmıştır. Önerilen modelde, geri dönüşüm sonucunda elde edilen ürünlerin kârını en büyükleme ve aynı zamanda benzer ürün gruplarının işleme alınarak patlama riskinin azaltılması amaçlarının başarılması hedeflenmektedir. Çalışmada, karar vericinin kesin olmayan hedef değerleri için bulanık hedef programlama yaklaşımı kullanılmıştır. Bu planlama modeli patlama riskinin göz önünde bulundurulması ve buna ilişkin kısıt ve amaçların ele alınması açısından geri dönüşüm üretim planlama modellerinden farklı değerlendirilebilir. Geliştirilen tamsayılı karar modelini temel alan bulanık hedef programlama modeli geri kazanım süreçlerinde ve karar vericinin planlamaya yönelik kararlar almasında büyük esneklik sağlayacaktır. Geliştirilen modelin geçerliliği küçük boyutlu problem üzerinde gösterilmiş ancak büyük boyutlu problemlerde üssel olarak artan çözüm zamanı nedeni ile çok amaçlı en iyileme probleminin çözümü için genetik algoritmaya dayalı bir çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen genetik algoritma tabanlı çözüm yöntemi pareto-optimal çözümler kümesini elde edecek şekilde tasarlanmıştır. Daha fazla sayıda ve kaliteli pareto-optimal çözümler üretmek için algoritmada iki farklı uyum değerlendirme yaklaşımı kullanılmış, yaklaşımların genetik algoritmanın performansına olan etkisi incelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda, önerilen genetik algoritma ile sistem verileri üzerinde çözüm süresi ve kalitesi açısından kısa sürelerde iyi sonuçlar elde edildiği görülmektedir.This study examines the recycling planning problem of products containing dangerous and explosive materials. In this study, multi-product and multi objective planning model has been proposed for the planning of the recycling activities of products under conditions of uncertainty and the solutions proposals have been proposed. Recycling is the transformation of waste materials with potential economic value into secondary raw materials through physical and chemical processes and the incorporation of these materials to the production process. Manufacturers have to assume the responsibility to reclaim, recycle and dispose of the products that have completed their life cycles. During the recycling process of products that have completed their life cycles, detection and disposal of explosive substances have to be performed with utmost caution. This study proposes a fuzzy multi-objective linear programming model for use in the planning of the recycling process for products containing hazardous and explosive substances. The application of the proposed model has been carried out in a middle sized factory where products which contain hazardous and explosive substances are recycled. In the recycling system of the factory, various products that have completed their lifecycles or have become inoperative are delivered to the factory at uncertain times from warehouses at different locations. In the proposed model, the objectives are to maximize the revenue obtained from the recycling process and to minimize the risk of explosion by processing products with similar features together. The proposed fuzzy goal programming model enables decision makers to simultaneously consider many objectives in precise and fuzzy environments as well as increasing the flexibility of recycling system. A small size sample problem is solved and a computational study is carried out on generated test problems to investigate the efficiency of these models. Thus, this study proposes a new solution procedure based on genetic algorithms to find the set of Pareto-optimal solutions for multi-objective linear programming model. In order to reach more Pareto-optimal solutions and to improve the quality of such solutions, several properties such as different fitness evaluation approaches and a diversification strategy are implemented in the proposed solution procedure and their effects are investigated on the performance of genetic algorithms. With the results of the analysis, good results are obtained in a short time in terms of time and quality with genetic algorithm