Endüstriyel simbiyoz ağları için iki seviyeli matematiksel programlama modelleri ve çözüm yaklaşımları
Bi-level mathematical programming models and solution approaches for industrial symbiosis networks
Yazar: BÜŞRA ALTINKAYNAK
Danışman: DOÇ. DR. GÜLESİN SENA DAŞ ; PROF. DR. TOLUNAY GÖÇKEN
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Matematiksel modelleme = Mathematical modelling ; Sezgisel bulanık mantık = Intuitive fuzzy logic

Özet:
Endüstriyel simbiyoz (ES) ağları atık malzeme, su ve enerjinin üretimde yeniden kullanılabilmesi için işletmeler arasında değiş tokuş edilmesine imkân sağlayarak döngüsel ekonomiyi ve sürdürülebilirliği destekleyen kapalı döngü tedarik zincirleridir. Farklı endüstriler arasında malzeme akışını sağlayan bu ağlar sayesinde kaynak verimliliğini arttırması ve üretimden kaynaklanan atıkları en azlaması sağlanır. Bu ağlar kurulurken ve işletilirken hem ülkelerin çevresel politikaları hem de işletmelerin beklentileri dikkate alınır. Bu çalışma kapsamında ES ağlarının matematiksel olarak modellenerek farklı amaç fonksiyonları ve kısıtlar altında işletmeler arası akışların optimizasyonu hedeflenmiştir. Bu kapsamda hem çevresel politikaları hem de işletmelerin karlılığını hedefleyen iki seviyeli matematiksel programlama (İSMP) modelleri önerilmiş ve önerilen bu modellerin çözülmesi için yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir.
İlk olarak hammadde kullanımı ve karbon salımını düşürmeyi hedefleyen modeller önerilmiştir. Sonrasında ise bu iki amaç fonksiyonunun eşzamanlı olarak ele alan çok amaçlı bir İSMP modeli önerilmiştir. Ele alınan bu modellerin çözümü için ise literatürde daha önce bu amaçla kullanılmamış olan öncelikli bulanık hedef programlama (ÖBHP) yöntemleri (ÖBHP1 ve ÖBHP2) kullanılmıştır. Bu yöntemler, literatürdeki çeşitli test problemleri üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar KKT yaklaşımı ve literatürdeki diğer bulanık yaklaşımlarla karşılaştırılmıştır. ÖBHP1 yönteminin, İSMP modelinin hiyerarşik yapısına daha uygun olması nedeniyle karşılaştırılan diğer bulanık çözüm yöntemlerinden daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Aynı zamanda, hammadde kullanımı ve karbon salımını azaltmayı amaçlayan modeller için ÖBHP1 yöntemi Karush-Kuhn Tucker (KKT) yaklaşımı ile aynı sonuçları verirken çok amaçlı İSMP modelinde ise KKT yaklaşımında daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. 
Sonrasında ise önerilen modellerdeki bazı parametreler bulanık sayılar kullanılarak modellenmiş ve bulanık İSMP modelleri önerilmiştir. Önerilen bu modeller işaretli uzaklık ve integral değer durulaştırma yöntemleri kullanılarak kesin hale getirilmiş ve çözülmüştür. Elde edilen sonuçlar, bulanık İSMP modellerinin deterministik modelden daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Ayrıca kullanılan durulaştırma yöntemlerinden integral değer yönteminin işaretli uzaklık yönteminden daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu durum, parametrelerin her zaman kesin olarak bilinmediği durumlarda bulanık olarak tanımlanmalarının modele esneklik kazandırdığını ve bu sayede daha gerçekçi çözümler elde edildiğini göstermiştir.

Abstract:
Industrial symbiosis (IS) networks are closed-loop supply chains that support circular economy and sustainability by enabling the exchange of waste materials, water, and energy among plants for reuse in production. These networks facilitate material flow between different industries thus enhancing resource efficiency and minimizing production waste. When establishing and operating these networks, both the environmental policies of countries and the expectations of plants are considered. This study aims to mathematically model IS networks and optimize inter-plant flows under various objective functions and constraints. In this context, bilevel mathematical programming (BLMP) models that target both environmental policies and plant profitability are proposed and new approaches are developed to solve these models.
Initially, models aiming to reduce raw material usage and carbon emissions are proposed. Subsequently, a multi-objective BLMP model that simultaneously addresses these two objectives is introduced. For solving these models, preemptive fuzzy goal programming (PFGP) methods (PFGP1 and PFGP2), which have not been previously used for this purpose in the literature, are employed. These methods are tested on various test problems from the literature. The results obtained are compared with the Karush-Kuhn Tucker (KKT) approach and other fuzzy approaches in the literature. It is observed that the PFGP1 method provides better results compared to other fuzzy solution approaches due to its suitability for the hierarchical structure of BLP. Additionally, for models aiming to reduce raw material usage and carbon emissions, the PFGP1 method provides the same results as the KKT approach, while in the multi-objective BLMP model, it performs better than the KKT approach.
Subsequently, some parameters in the proposed models are modeled using fuzzy numbers and fuzzy BLMP models are proposed. These models are defuzzified and solved using signed distance and integral value defuzzification methods. The results show that the fuzzy BLMP models provides better results than the deterministic model. Additionally, among the defuzzification methods used, the integral value method provides better results than the signed distance method. This indicates that defining parameters as fuzzy when they are not always known precisely adds flexibility to the model resulting in more realistic solutions.