Katı atık toplama güzergâh optimizasyonu: Kayapınar (Diyarbakır) ilçesi örneği
Optimization of solid waste collection route: The example of Kayapinar (Diyarbakir) county
Yazar: HALE PAMUKÇU
Danışman: PROF. DR. MEHMET İRFAN YEŞİLNACAR
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Diyarbakır-Kayapınar = Diyarbakır-Kayapınar ; Entegre katı atık = Integrated solid waste ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Karınca koloni algoritması = Ant colony algorithm

Özet:
Türkiye'de artan nüfus ile birlikte tüketim alışkanlıklarının da iyileşmesiyle oluşan atık miktarı, her geçen gün artma eğilimindedir. 2020 TÜİK verilerine göre çevre koruma harcamaları bir önceki yıla kıyasla %8.9 artarak toplam 41.7 milyar TL olduğu görüldü. Çevre koruma harcamalarının %54.4'ünün atık hizmetlerinden oluştuğu belirlendi. Tez çalışmasına konu olan Diyarbakır Kayapınar ilçesi Barış Mahallesinin 2020 TÜİK verilerine göre nüfusu 23 581 kişidir. Bir ayda kişi başına üretilen ortalama atık miktarı 7.6 kg/kişi 'dir. Bu istatistik sonuçlarının da gösterdiği gibi atıkların toplanma ve taşınmasının önemli olduğu ve bu konudaki yatırım maliyetinin de her geçen gün arttığıdır. Bu çalışmada, rota planlama problemlerinden olan gezgin satıcı probleminin (GSP) çözümünü gerçekleştirmek için yapay zekâ tekniklerinden olan karınca kolonisi ve genetik algoritmaların performansları ve CBS yazılımı da kullanılarak güzergâh optimizasyonu sağlanmaya çalışıldı. Deneysel çalışmalar sonrası GHV'ne oranla CBS'de %15.1576, GA %29.8104 ve KKA %40.5171'lik bir iyileştirme ile tasarruf sağlandığı görülmüştür. Uygulama sonucunda karınca kolonisi algoritmasının hem mesafe olarak daha kısa bir rota çizmesi hem de iyileştirme oranı olarak daha iyi bir sonuç elde etmesiyle Genetik algoritma ve CBS'ye göre daha üstün olduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışma daha da geliştirilerek ve bu çözümlere farklı esnek hesaplama yöntemleri de eklenerek ekonomi, zaman ve sürdürülebilir çevresel faydalar sağlanabileceği görülmüştür.

Abstract:
The amount of waste generated by the improvement of consumption habits along with the increasing population in Turkey, tends to increase day by day. According to 2020 TUIK data, environmental protection expenditures increased by 8.9% compared to the previous year and reached a total of 41.7 billion TL. It was determined that 54.4% of environmental protection expenditures consisted of waste services. The population of Diyarbakır Kayapınar district Barış Mahallesi, which is the subject of the thesis is 23 581 according to 2020 Turkish Statistical Institute data. The average amount of waste produced per person in a month is 7.6 kg/person. As the results of these statistics show that the collection and transportation of waste is important and the investment cost in this area is increasing day by day. In this study, the performance of ant colony and genetic algorithms which are artificial intelligence techniques and the performance of GIS software were used to achieve route optimization in order to solve the traveling salesman problem (GSP), which is one of the route planning problems. After experimental studies, it was observed that savings were achieved with an improvement of 15.1576% in GIS, 29.814% in GA and 40.5171% in CCA compared to GHV. As a result of the application, it has been observed that the ant colony algorithm is superior to genetic algorithm and GIS, as it draws a shorter route in terms of distance and obtains a better result in terms of improvement rate. It has been seen that economy, time and sustainable environmental benefits can be achieved by further developing this study and adding different flexible calculation methods to these solutions.