DSpace Repository

FACILITY LOCATION PROBLEM WITH CARBON EMMISION CONSIDERATION: AN APPLICATION FOR A UNIVERSITY’S RECYCLING STRATEGY

Show simple item record

dc.creator SUDABAŞ, Fatma Talya; İSTANBUL BİLGİ ÜNİVERSİTESİ
dc.creator SONER KARA, Selin; YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
dc.date 2021-06-20T00:00:00Z
dc.date.accessioned 2021-12-03T11:45:36Z
dc.date.available 2021-12-03T11:45:36Z
dc.identifier https://dergipark.org.tr/tr/pub/jesd/issue/62893/672823
dc.identifier 10.21923/jesd.672823
dc.identifier.uri http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/93668
dc.description Social responsibilities, legal enforcements, and economic returns have created the concept of a backward cycle to the supply chain. Reverse logistics can be explained as the returns from the point of departure to the origin of the products during the logistic processes. This return process needs to be planned, managed and controlled efficiently and effectively, just like traditional logistics. The concepts of green logistics, green supply chain, closed-loop supply chain and reverse logistics show similarities for their purposes. In this study, a bi-objective mixed integer non-linear programming problem (MINLP) developed that identifies the locations of recycling centers that a university requires to establish to recycle its recyclable waste such as paper, and plastic after use, to the chain and also minimizes carbon dioxide emissions generated during transportation between campuses and recycling centers. This study aims to present a new approach to the literature by adding carbon release consideration to the classical P-median problem.
dc.description Sosyal sorumluluklar, çevresel ve yasal sebepler ve ekonomik getiriler tedarik zincirine ters yönde döngü kavramını yaratmıştır. Tersine lojistik; lojistik süreçler boyunca ürünlerin çıkış varış noktasından çıkış noktasına doğru gerçekleşen geri dönüşlerdir. Bu geri dönüş sürecinin tıpkı geleneksel lojistik gibi etkin ve etkili biçimde planlanması, yönetilmesi ve kontrol edilmesi gerekmektedir. Yeşil lojistik, yeşil tedarik zinciri, kapalı çevrim tedarik zinciri ve tersine lojistik kavramları amaçları açısından oldukça benzerlikler göstermektedir. Bu çalışmada bir üniversitenin kâğıt ve plastik gibi geri dönüştürülebilir atıklarını zincire geri kazandırmak için kurmak istediği geri dönüşüm merkezlerinin konumlarını belirleyen ve aynı zamanda kampüsler ve geri dönüşüm merkezleri arasındaki nakliyede oluşan karbon dioksit salınımını en aza indirgeyen iki amaçlı karma tamsayılı doğrusal olmayan bir matematiksel model geliştirilmiştir. Çalışmada klasik P-medyan problemine karbon salınımı miznimizasyonu eklenerek literatüre yeni bir çalışma olarak sunulmak istenmiştir.
dc.format application/pdf
dc.language tr
dc.publisher Süleyman Demirel Üniversitesi
dc.publisher Süleyman Demirel University
dc.relation https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/925456
dc.source Volume: 9, Issue: 2 544-553 en-US
dc.source 1308-6693
dc.source Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
dc.subject Green Supply Chain,Reverse Logistics,Network Design,P-Median Problem,Multi-Objective Optimization
dc.subject Yeşil Tedarik Zinciri,Tersine Lojistik,Ağ Tasarımı,Çok Amaçlı Optimizasyon
dc.title FACILITY LOCATION PROBLEM WITH CARBON EMMISION CONSIDERATION: AN APPLICATION FOR A UNIVERSITY’S RECYCLING STRATEGY en-US
dc.title TESİS YERİ SEÇİMİ PROBLEMİNDE MİNİMUM KARBON EMİSYONU YAKLAŞIMI: BİR ÜNİVERSİTENİN GERİ DÖNÜŞÜM YÖNETİMİ İÇİN UYGULAMA tr-TR
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.citation Alaykıran, K., & Güner, E. (2013). Çok Ürünlü Geri Dönüşüm Ağ Tasarımı için Bir Matematiksel Model. Gazi Üni. Müh. Mim. Fak. Der., 28(1), 151–159.
dc.citation Ayvaz, B., Kaçtıoğlu, S., & Varol, K. (2014). Belirsizlikler Altında Tersine Lojistik Ağ Tasarımı Literatür Taraması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 12(24), 1–15.
dc.citation Carter, G. R., & Ellram, L. M. (1998). Reverse Logistics: A Review of the Literature and Framework for Future Investigation [Abstract]. Journal of Business Logistics, 19(1), 85.
dc.citation Caramia, M., & Dell’Olmo, P. (2020). Multi-objective optimization. In Multi-objective management in freight logistics (pp. 21-51). Springer, Cham.
dc.citation Chan, C. K., Man, N., Fang, F., & Campbell, J. (2019). Supply chain coordination with reverse logistics: A vendor/recycler-buyer synchronized cycles model. Omega, 102090. doi: 10.1016/j.omega.2019.07.006
dc.citation Cornuejols, G., Fisher, M.L., Nemhauser, G.L. (1977). Location of Bank Accounts to Optimise Float: an Analytic Study of Exact and Approximate Algorithms. Management Science, 23, 789–810.
dc.citation Demirel, N. Ö., & Gökçen, H. (2008). Geri Kazanımlı İmalat Sistemleri için Lojistik Ağı Tasarımı: Literatür Araştırması. Gazi Üniversitesi Müh. Mim. Fak. Der., 23(4), 903–912.
dc.citation Demirel, N., Gökçen, H., Akçayol, M. A., & Demirel, E. (2011). Çok Amaçlı Bütünleşik Lojistik Ağı Optimizasyonu Probleminin Melez Genetik Algoritma ile Çözümü. Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 26(4), 989–936.
dc.citation Dutta, P., Mishra, A., Khandelwal, S., & Katthawala, I. (2020). A multiobjective optimization model for sustainable reverse logistics in Indian E-commerce market. Journal of Cleaner Production, 249, 119348. doi:10.1016/j.jclepro.2019.119348
dc.citation Ene, S., & Öztürk, N. (2016). Yeşil Tedarik Zinciri Yönteminde Ağ Optimizasyonu Problemine Meta-Sezgisel Yaklaşım. CBU Fen Bilimleri Dergisi, 12(3), 449–457.
dc.citation Engeland, J. V., Beliën, J., Boeck, L. D., & Jaeger, S. D. (2020). Literature review: Strategic network optimization models in waste reverse supply chains. Omega, 91, 102012. doi:10.1016/j.omega.2018.12.001
dc.citation Ferreira, J. C., Steiner, M. T. A., & Junior, O. C. (2020). Guide to multi-objective optimization for the green vehicle routing problem. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 36(1).
dc.citation Fleischmann, M., Krikke, H. R., Dekker, R., & Flapper, S. D. P. (2000). A characterisation of logistics networks for product recovery. Omega, 28(6), 653-666.
dc.citation Gao, X., & Cao, C. (2020). A novel multi-objective scenario-based optimization model for sustainable reverse logistics supply chain network redesign considering facility reconstruction. Journal of Cleaner Production, 270, 122405. doi:10.1016/j.jclepro.2020.122405
dc.citation Goldsby, T. J., & Stank, T. P. (2000). World Class Logistics Performance and Environmentally Responsible Logistics PracticiesThomas [Abstract]. Journal of Business Logistics, 21(2), 187.
dc.citation Gülsün, B., Tuzkaya, G., & Bildik, E. (2008). Tersine Lojistikte Ağ Tasaromı: Bir Tavlama Benzetimi Yaklaşımı. Sigma, Journal of Engineering and Natural Sciences, 26(1), 68–80.
dc.citation Irawan, C. A., Imran, A., & Luis, M. (2020). Solving the bi‐objective capacitated p‐median problem with multilevel capacities using compromise programming and VNS. International Transactions in Operational Research, 27(1), 361-380.
dc.citation Kariv, O., Hakimi, S.L. (1979). An Algorithmic Approach to Network Location Problems. II: The p-medians. SIAM Journal on Applied Mathematics, 37, 3, 539–560.
dc.citation Kaya, A., & Alev, S. A. (2017). Kapalı Döngü Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 28(2), 2–18.
dc.citation Krikke HR. (1998) Recovery strategies and reverse logistic network design. Disertation, University of Twente, The Netherlands.
dc.citation Lieckens, K., & Vandaele, N. (2007). Reverse logistics network design with stochastic lead times. Computers & Operations Research, 34(2), 395-416. doi:10.1016/j.cor.2005.03.006
dc.citation Lin, C., Choy, K. L., Ho, G. T., Chung, S. H., & Lam, H. Y. (2014). Survey of green vehicle routing problem: past and future trends. Expert systems with applications, 41(4), 1118-1138.
dc.citation Mu, W., & Tong, D. (2020). On solving large p-median problems. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 47(6), 981–996. https://doi.org/10.1177/2399808319892598.
dc.citation Murphy, P. R., & POIST, R. F. (2000). Green Logistics Strategies: An Analysis of Usage Patterns. Transportation Journal, WINTER 2000, 40(2), 5-16. https://www.jstor.org/stable/20713450
dc.citation Rogers, D. S., & Tibben-Lembke, R. (2001). An Examination of Reverse Logistics Practices. Journal of Business Logistics, 22(2), 129-148. doi:10.1002/j.2158-1592.2001.tb00007.x
dc.citation Paksoy, T., Özceylan, E., Weber, G., Barsoum, N., Weber, G. W., & Vasant, P. (2010). A Multi Objective Model For Optimization Of A Green Supply Chain Network. doi:10.1063/1.3459765
dc.citation Sarıkaya, H. A., Çalışkan, E., & Türkbey, O. (2013). Bütünleşik Tedarik Zinciri Ağında Tesis Yeri Seçimi için Bulanık Çok Amaçlı Progralama Modeli. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(5), 150–161.
dc.citation Şengül, Ü. (2011). Tersine Lojistik Kavramı ve Tersine Lojistik Ağ Tasarımı. Atatürk Ü. İİBF Dergisi, 10. Ekonometri Ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 407–429.
dc.citation Wang, F., Lai, X., & Shi, N. (2011). A multi-objective optimization for green supply chain network design. Decision Support Systems, 51(2), 262–269. doi: 10.1016/j.dss.2010.11.020.
dc.citation www.cunguslupetrol.com.tr › download › dosya=13012014-171837-cunguslupetrol.pdf. (n.d.)..


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account