Robust optimization for solving stochastic reverse logistics network design problem for recycling waste batteries with an application in Turkey

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.