1. BÖLÜM
1.2 ŞEHİR İÇİ SÜRDÜRÜLEBİLİR ARP (SARP)
1.2.5 İktisadi ve Çevre Odaklı Çalışmalar
1.2.4.2 İktisadi Faktörlere Odaklı Çalışmalarda Kullanılan Model Türü ve Çözüm Yöntemleri
Araştırmacılar, geliştirdikleri problem tipleri için kesin yöntemler, sezgisel yöntemler ve meta sezgisel yöntemler kullanarak problemleri çözmüşlerdir. Çalışmalarda kullanılan çözüm yöntemleri her çalışma için bir veya birden fazla olabilmektedir.
Nitekim, yöntem karşılaştırma makalelerinde genelde iki ve daha fazla çözüm yönteminin kullanıldığını veya hibrit yöntemlerde iki ve daha fazla yöntemin birleştirilerek kullanıldığını Tablo 3’de görmek mümkündür. Çözümde kullanılan model tipleri ve yöntemleri itibariyle; 12 çalışmada Karışık Tam sayılı Programlama (KTP), 7 tanesinde yerel arama; ((Yerel Komşuluk Arama (YKA), Adaptif komşuluk Arama (AGKA), Değişken Komşuluk Arama (DKA)), 5 tanesinde Tabu Arama (TA), 3 tanesinde Genetik Algoritma (GA), 2 tanesinde Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS), 2 tanesinde Benzetimli Tavlama (BT) ve diğer çalışmalarda de bazı farklı yöntemler kullanılmıştır.
Şekil 11: İktisadi ve Çevresel Faktörleri Dikkate Alan Çalışmaların Yıllara Göre Dağılımı
Şehirlerde atık toplama organizasyonu, hayat kalitesine, şehrin çekiciliğine, trafik akışına, çevresel kirliliğe ve atıktan elde edilen gelire doğrudan etki etmektedir (Gruler vd., 2017a). Artan şehir nüfusları doğrultusunda, artan atık miktarları da gün geçtikçe önem kazanmış ve yerel belediyeler için daha önemli bir görev haline gelmiştir (Lu vd., 2017). İncelenen 35 çalışmadan 10 tanesi, atık toplama problemini ele almıştır. Bu çalışmalardan Nowakowski (2017) elektronik atık toplama probleminin çözümüne, Araujo vd. (2010) atık yağların toplanarak biyodizele dönüştürülüp yakıt olarak kullanılmasına, Teixeira vd. (2004) geri dönüştürülebilir katı atık toplama probleminin çözümüne ve Fernandez vd. (2014) ve Gomes vd. (2015) gibi yazarlar da çalışmalarında evsel atık toplama probleminin çözümüne odaklanmışlardır.
İlk elektrikli araç 1890 yılında William Morrison tarafından üretilmiştir. Daha sonra otomotiv üreticileri de bir süre elektrikli araç üretimine devam etmişler; ancak ilerleyen süreçte üretimi durdurmuşlardır (Matulka, 2018). Elektrikli araçları diğer fosil yakıtlı araçlara ikame hale getirme ya da günlük hayatta elektrikli araçları da kullanma isteği ile ilgili çalışmalar, Şekil 8’te de görüldüğü gibi, elektrikli araç teknolojisine yapılan yatırımlar nedeni ve sıfır emisyon yayması nedeni ile son yıllarda artış göstermektedir.
Elektrikli araç kullanımı Li (2014) ve Simoni vd. (2018) gibi yazarlar tarafından, iktisadi açıdan değerlendirilmiştir. Menzil sınırları içerisinde diğer yakıt kullanan araçlar ile karşılaştırılması Koc ve Karaoglan (2016) tarafından ele alınmış; şarj
süresinin ve şarj istasyonlarının yerleri Barco vd. (2017), Shao vd. (2017) tarafından incelenmiştir. Yasal kısıtlamalara çözüm olarak elektrik araç kullanımı, Cirovic vd.
(2014), Mirhedayatian ve Yan (2018) tarafından analiz edilmiştir.
Ulaştırma endüstrisinde çevre konusu yalnızca bugünün değil, geçmiş yüzyılın da farklı açıdan gündeminde olmuştur. On dokuzuncu yüzyıl başlarında atlar ile taşımacılık yapıldığı dönemde, şehir içinde atların dışkılarının oluşmasına karşın fosil yakıtlı araçların kullanılması “çevreci” bir çözüm olarak önerilmiştir (Tarr, 1971). Bugün ise, fosil yakıtlı araçların çevreci olmaması sebebi ile ya alternatif yakıtlı araçlar önerilmekte ya da kullanılan fosil yakıtlı araçların emisyon değerlerinin azaltılması üzere çalışmalar yapılmaktadır. Literatür taraması neticesinde, hava kirliliğini dikkate alarak ARP’ye çözüm üreten 17 çalışmaya rastlanılmıştır. Saberi ve Verbas (2012) ve Kazemian vd. (2018) gibi yazarlar, fosil yakıtların yanması sürecinde ideal yanma tepkimesi oluştuğunu varsayarak, yalnızca CO2’nin artık madde olarak açığa çıktığı hesaplamışlardır. Quak ve de Koster (2009), Cirovic vd. (2014), Li (2014) CO2
haricindeki NO2, SO2, PM10 ve PM2.5 gibi maddeleri de dikkate almışlardır. Diğer yandan, Wasiak vd. (2017) yalnızca CO salınımını dikkate alırken Simoni vd. (2018) emisyonu maliyet olarak dikkate almıştır.
Hava kirliliği hidrokarbonların yani fosil yakıtların, enerji dönüşümü için yanma tepkimesi neticesinde meydana gelen artık maddeler nedeni ile oluşmaktadır. Ulaşımda en fazla kullanılan hidrokarbonlardan olan geleneksel benzinin kimyasal yapısı C8H18
iken motorinin kimyasal yapısı C14H30’dur. Benzin ve motorinin O2 ile ideal yanma tepkimesinde artık madde yalnızca CO2 ve H2O olarak görünmektedir. Kullanılan araçlarda atmosferde bulunan oksijen haricindeki diğer gazların da tepkimeye girmesiyle karbon monoksit, azot monoksit, azot dioksit ve sülfür dioksit de artık madde olarak meydana gelmektedir. Bu artık maddelerin çevreye ve insanlara olan zararları 1.2.5.2 numaralı bölümde detaylı olarak verilmiştir.
1.2.5.1 İktisadi ve Çevre Odaklı Çalışmalarda Kullanılan Veri Tipleri
Literatür taraması sonucunda, 35 çalışmanın 17 tanesinde gerçek veri, 18 tanesinde kurgusal veri ve 1 tanesinde gerçek zamanlı veri kullanıldığı tespit edilmiştir. Bu çalışmaların bazılarında gerçek, kurgusal ve gerçek zamanlı verilerin birlikte kullanıldığı görülmektedir.
Tablo 4: Sürdürülebilirliğin İktisadi ve Çevresel Göstergelerini Dikkate Alan Çalışmalar
Yazar / Yıl Kapsam Amaç İkt Çev
MT SY VT İndikatörler
Sonuçlar C P E G W r t v a b c d e f g h i j k l
(Lacomme vd.,
2003) KARP
Min:
Maliyet–
CPU Zamanı
√ √
BSGAII-GA √ √ Önerilen model, büyük ölçekli problemleri kabul edilebilir süre içinde çözmektedir.
(Teixeira vd.,
2004) DAT Min: Maliyet √ √ CBS √ √ √ Geçmiş veriler ile karşılaştırma yapıldığında önerilen model, cam ve kâğıt toplama örneğinde %29’a kadar iyileştirme sağlamaktadır.
(Quak ve de
Koster, 2007) ARPZP SP √ √ Tanımlayı
cı İstatistik √ √ √ √ 33 belediye ile görüşmeler yapılarak zaman penceresinin zararlı gaz salınımını azalttığı sonucuna varılmıştır.
(Santos vd.,
2008) AT
Min:
Maliyet-Araç Sayısı √ √ CBS Dijkstra √ √ √
6.5,7.5 ve 8 saatlik vardiya uzunlukları kat edilen mesafe açısından karşılaştırılmış; 8 saatlik vardiyanın daha az esnek ve daha az maliyetli olduğu tespit edilmiştir.
(Quak ve de
Koster, 2009) ARPZP SP √ √
DS-Reg √ √ √
Zaman penceresi uygulamasının işletmenin haftalık maliyetlerini 1800Euro artırdığı, mesafeyi %6 artırdığı ve büyük araçlar kullanılırsa sera gazı salınımını azaltabilmektedir.
(Araujo vd., 2010)
Biyodizel Üretimi
Ekonomik
Analiz √ √ KTP √ √ Biyodizel üretim maliyeti farklı faktörler ile hesaplanmarak, 0.47-1.03$/lt ve ortalama 0.73$/lt olarak bulunmuştur.
(Teo vd., 2012) ARPZP Yol Fiyatlama Analizi
√ √ ÇAS
Q-Öğrenme √ √ √ Geçmiş veriler ile uygun rotalama yapılırsa hem yol fiyatlamada, hem de NOx emisyonunda iyileştirme olacağı tespit edilmiştir.
(Saberi ve
Verbas, 2012) ZBARP Min:
Maliyet-CO2
√ √ √ √ √ √ √ √ Günün farklı zaman dilimleri karşılaştırılmış, CO2 maliyetindeki artışların CO2 salınımını %12’ye kadar iyileşebilmektedir.
(Davis ve Figliozzi, 2013)
Şehir içi VRP
EA-KA
karşılaştırma √ √ KTP √ √ x̅ √ √ Mevcut batarya teknolojileri ile elektrikli araç kullanımının ekonomik olarak avantajlı olmadığı tespit edilmiştir.
(Cirovic vd., 2014)
Şehir içi VRP
Min: CO2
Maliyet-Ses √ √
BT–
C&W–
BSA
√ √ √ √ Önerilen model taşıma maliyetlerini ve çevreye zarar veren dışsallıkları azaltabilmektedir.
(Fernandez vd.,
2014) AT
Min:
Maliyet-Dışsallık √ √ CIP YZ √ √ √
Vakum sistemi ile atık toplama yönteminin enerji tüketimini ve geleneksel yöntemlerin uygunsuzluklarını (ses, pis koku, vs.) azaltacağı tespit edilmiştir.
(Li, 2014)
Otobüs Çizelgele me
EA-KA
karşılaştırma √ √ √ DSA–
SÜA–
DFA
√ √ - √ Elektrikli otobüs kullanımı ekstra satın alma maliyetine sebep olduğu için CNG, dizel ve hibrit araçlara göre iyi bir seçim olmadığı tespit edilmiştir.
Yazar / Yıl Kapsam Amaç İkt Çev
MT SY VT İndikatörler
Sonuçlar C P E G W r t v a b c d e f g h i j k l
(Alinaghian ve Naderipour, 2016)
ZBARP Min: Yakıt √ √ FA–
YSA-YEKR √ √ x̅ Geliştirilen modelin diğer modeller ile karşılaştırılması sonucuna göre, geliştirilen model %21 daha az yakıt tüketimi sağlamaktadır.
(Hossain vd., 2016)
Lağım Atığı Toplama
Min: Mesafe Mak: Hizmet Seviyesi
√ √ CBS
Dijkstra-TA √ √ √ √ Geliştirilen model, gerçek sonuçlar ile karşılaştırıldığında, mesafeyi %50’ye kadar azaltabilmektedir.
(Li vd., 2016) 2A-ARP Min: CO2 √ √ KTP C&W-YA √ √ √ √ İkinci aşamada küçük araç kullanımının CO2 salınımını artıracağı tespit edilmiştir.
(Koc ve Karaoglan, 2016)
Alternatif
Yakıt VRP Min: Mesafe √ √ KTP BT-DKA √ √ √ Geliştirilen model, 20 noktalı örnekte 40 senaryonun 22’sinde optimum sonucu vermektedir.
(Suzuki, 2016) KRP Min:
Yakıt-Yük √ √ KTP TA-BT √ √ √ Xiao vd. (2012) örneği ile geliştirilen model karşılaştırılmış, önerilen modelin %0.5 daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.
(Barco vd.,
2017) EARP
Min:
Maliyet-Enerji
√ √ KTP GA √ √ √ Lityum-ion batarya kullanımının enerji maliyetleri ve bataryanın verim kaybı nedeni ile ekonomik olmadığı sonucuna varılmıştır.
(Behnke ve Kirschstein, 2017)
HARP Min: CO2 √ √ KTP Dijkstra √ √ √ x̅ √ √ Geliştirilen model geleneksel modele göre, 15, 20 ve 30 müşterili senaryoda %2-4 arasında daha az CO2 emisyonu sağlamaktadır.
(Cerulli vd., 2017)
HARP, E-Ticaret
Min:
Maliyet-CO2
√ √ KTP √ √ x̅ √ Geliştirilen model, altı farklı senaryoda maliyet ve CO2
emisyonunda %23’e kadar azalma sağlamaktadır.
(Cimen ve
Soysal, 2017) ZBARP Min:
Maliyet-CO2
√ √ MDS YDP √ √ √ ~ √ √ Geliştirilen modelin toplam maliyeti %1.13’e kadar ve toplam CO2 emisyonunu %0.27’ye kadar azaltacağı tespit edilmiştir.
(Erfani vd.,
2017) AT Min: Maliyet √ √ CBS √ √ √ Üç farklı senaryonun karşılaştırmasına göre önerilen model çalışan sayısını %41.7 ve mesafeyi %53 azaltmaktadır.
(Gruler vd.,
2017a) AT Min: Maliyet √ √ Simsezgise
l √ √ √ İşbirlikçi çok depolu atık toplama sistemi işbirliği yapılmamasına kıyasla %1-41 arasında maliyet tasarrufu sağlamaktadır.
(Gruler vd.,
2017b) AT Min: Maliyet √ √ Simsezgise
l -DKA √ √ √ 10 farklı senaryoya göre işbirlikçi atık toplama sistemi lojistik maliyetlerini ortalama %12 iyileştirmektedir.
(Lu vd., 2017) AT Min: Maliyet √ √ TA √ √ √ √
Geliştirilen model ile kullanılan araç sayısının 12’den 10’a ve taşıma maliyetinin 12.66Yuan/ton’dan 9.59Yuan/ton’a iyileştirilebileceği tespit edilmiştir.
Yazar / Yıl Kapsam Amaç İkt Çev
MT SY VT İndikatörler
Sonuçlar C P E G W r t v a b c d e f g h i j k l
(Munoz-Villamizar vd., 2017)
EARP Rekabetçilik
Analizi √ √ KTP √ √ √ √ √
Amaç fonksiyonunda CO2 ile maliyetin ağırlığı eşit olursa, elektrikli aracın Kolombiya’da kullanılması Kuzey Amerika’da kullanılmasına göre %20’lik bir maliyet tasarrufu sağlamaktadır.
(Nowakowski,
2017) DAT Min: Maliyet
Mak: Kâr √ √ √ KTP TA-Cimri √ √ √ Tüm çöp kutularını toplamak, seçili kutuları toplamaya göre
%300’e kadar daha fazla mesafeye neden olmaktadır.
(Shao vd., 2017) EARP Min: Maliyet √ √
Dijkstra-GA √ √ √ 30-50-100 müşteri ve 15-30 şarj istasyonu senaryosu karşılaştırmasına göre toplam lojistik maliyeti değişmemektedir.
(Wasiak vd.,
2017) KM-ARP Maliyet-CO2
Analizi √ √ KTP √ √ √ √ İşbirlikçi-yeni depo senaryosunda ise maliyette %26.5 ve CO2
emisyonunda %7.8-16.7 azalma olduğu belirlenmiştir.
(Xiao ve Konak,
2017) ZBARP Min:
Maliyet-CO2 √ √ KTP DP-GA √ √ √ √ √ Önerilen model, %26.1–51.4 daha kısa işlemci süresi ve daha az fark ile çözüm üretebilmektedir.
(Fawaz ve Salam, 2018)
Atık Yağ Toplama
Ekonomik
Analiz √ √ Anket √ √ Daha fazla şehirden atık yağ toplayarak ekonomik biyodizel üretilebileceği belirlenmiştir.
(Kazemian vd.,
2018) TDARPZP Min:
Yakıt-CO2 √ √ Grafik
Dönüşüm √ √ ~ √ √ Önerilen modelin 20 müşteriye kadar hızlı ve daha iyi sonuçlar üreteceği değerlendirilmiştir.
(Lee ve Hwang, 2018)
Şehir içi VRP
Min:
Maliyet-CO2 √ √ ÇSA √ √ √ Üç farklı senaryoya göre önerilen modelin CO2 emisyonunu azaltacağı tespit edilmiş.
(Mirhedayatian ve Yan, 2018)
Şehir içi VRP
Min: Maliyet -Politika Analizi
√ √ √ KTP √ √ √ √
Trafik sıkışıklığı ücreti, araç vergileri ve destekleme ücretlerinin lojistik firmaları için ekstra maliyete sebep olurken sosyal refahın ve trafik sıkışıklığının iyileşeceği belirlenmiştir.
(Simoni vd., 2018)
Şehir içi VRP
KM - CO2
-Maliyet √ √ √ KTP
C&W-GA-Memetic √ √ √ √ KM ve elektrikli araç kullanımı, maliyetleri %20’ye kadar ve CO2
emisyonunu %40’a kadar iyileştireceği tahmin edilmiştir.
(Wang vd., 2018a)
2A-ARP DAT
Min: Maliyet
Opt: Kâr √ √ √ KTP
C&W-GA-PSO √ √ √ √ Geliştirilen modele göre, birlikteki (alliance) katılımcı sayısı arttıkça lojistik maliyetleri %9.47’ye kadar azalabilmıştır.
Kapsam (KARP: Kapasiteli Ayrıt Rotalama Problemi, DAT: Dönüştürülebilir Atık Toplama, AT: Atık Toplama, ARPZP: Araç Rotalama Problemi Zaman Pencereli, TD: Zaman Bağımlı, 2A-ARP:
İki Aşamalı ARP, ARP: Araç Rotalama Problemi, KRP: Kirlilik Rotalama Problemi EARP: Elektrikli Araç Rotalama Problemi, HARP: Heterojen ARP, KM: Konsolidasyon Merkezi). Amaç (EA:
Elektrikli Araç, KA: Konvansiyonel Araç SP: Sürdürülebilirlik Politikaları). İkt: İktisadi (M: Maliyet, K: Kâr). Çev: Çevresel (E: Elektrikli Araç G: Sera Gazları A: Atık Toplama). MT: Model Tipi (CBS: Coğrafi Bilgi Sistemi, Reg: Regresyon, KTP: Karışık Tamsayılı Programlama, ÇAS: Çok Ajanlı Sistem, KTTP: Kısıtlı Tam sayılı Programlama, MKS: Markov Karar Süreci). SY: Sezgisel Yöntem (BSGAII: Baskılanmadan Sıralanmış Genetik Algoritma, BT: Benzetimli Tavlama, C&W: Clark and Wright, NF: Neuro Fuzzy, YZ: Yapay Zekâ, DSA: Dal-Sınır Algoritması, SÜA: Sütun Üretme Algoritması, DFA: Dal Fiyat Algoritması FA: Firefly Algoritması, YSA: Yeşil Süpürme Algoritması, YEKR: Yeşil En yakın Komşu Rasgele Algoritması, TA: Tabu Arama, YA: Yerel Arama, DKA: Dal Kesme Algoritması, GA: Genetik Algoritma, YDP: Yaklaşık Dinamik Programlama, DKA: Değişken Komşuluk Arama, DP: Dinamik Programlama, ÇSA: Çember Süpürme Algoritması, PSO: Parçacık Sürü Optimizasyonu). VT: Veri Tipi (r: Gerçek Veri, t: Gerçek Zamanlı Veri, v: Kurgusal Veri). Göstergeler (a: mesafe, b: araç sayısı c: seyahat süresi, d: araç tipi, e:
çalışan ücretleri, f: trafik sıkışıklık ücreti, g: hız (-: sabit, x̅: ortalama, ~:zamana bağlı ), h: yakıt tüketim fonksiyonu i: hizmet seviyesi j:bakım maliyeti), k: Sera Gazı Hesaplama, l: araç operasyon maliyeti (satın alma, kiralama, amortisman, vb.)).
1.2.5.2 İktisadi ve Çevre Odaklı Çalışmalarda Kullanılan Model Türü ve Çözüm Yöntemleri
Araştırmacılar bu kısımda incelenen 35 çalışma için kesin, sezgisel ve meta sezgisel çözüm yöntemleri ile ilgilendikleri problemleri çözmüşlerdir. İncelenen 14 çalışmada KTP, 7 çalışmada GA, 3 çalışmada Dijkstra, 3 çalışmada TA, 3 çalışmada BT, 4 çalışmada C&W, 3 çalışmada CBS ve 2 çalışmada benzetim ve diğer bazı yöntemlerin kullanıldığı Tablo 4’te gösterilmiştir.