SavedAdd your journal

Journals / İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2008 / Cilt: 7 - Sayı: 13

Geri Dönüşüm Tesislerinin Yerinin Gustafson-Kessel Algoritması-Konveks Programlama Melez Modeli Tabanlı Simülasyon İle Belirlenmesi

Sinem BÜYÜKSAATÇI
Tarık KÜÇÜKDENİZ
Şakir ESNAF
Pages
1–20
Publication Date
2008-06-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu makalede bir asfalt firmasının kurulacak geri dönüşüm tesisleri için kapasite, maliyet, talep ve coğrafi konum kısıtlarına bağlı olarak öncelikle optimum yerle, Gustafson-Kessel bulanık öbekleme algoritması-Konveks programlama melez modeli ile belirlenmiş , daha sonra da belirlenen yer veya yerlere bağlı olarak çeşitli koşullar altında gerçek sisteme ait lojistik performansı, maliyet, darboğaz noktaları ve makine/araç gereksinimi gibi parametreler bir simülasyon uygulaması ile incelenmiştir

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:İstanbul giderek artan nüfusu ve genişleyen coğrafi yapısıyla her geçen gün daha fazla kaynağa gereksinim duyan bir metropoldur.
📊
Key Findings & Data:Artan tüketimin doğal dengeyi bozmasını engellemek ve doğaya verilen zararı azaltmak, ayrıca yeniden dönüştürülebilen maddelerin tekrar hammadde olarak kullanılmasıyla büyük miktarda enerji tasarrufu sağlamak amacıyla firmalar geri dönüşüm süreçlerine başvurmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Bu makalede bir asfalt firmasının kurulacak geri dönüşüm tesisleri için kapasite, maliyet, talep ve coğrafi konum kısıtlarına bağlı olarak öncelikle optimum yerle, Gustafson-Kessel bulanık öbekleme algoritması-Konveks programlama melez modeli ile belirlenmiş , daha sonra da belirlenen yer veya yerlere bağlı olarak çeşitli koşullar altında gerçek sisteme ait lojistik performansı, maliyet, darboğaz noktaları ve makine/araç gereksinimi gibi parametreler bir simülasyon uygulaması ile incelenmiştir
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Simülasyon · Çoklu Tesis Yeri Seçimi · Asfalt Geri Dönüşümü

Özet

İstanbul giderek artan nüfusu ve genişleyen coğrafi yapısıyla her geçen gün daha fazla kaynağa gereksinim duyan bir metropoldur. Artan tüketimin doğal dengeyi bozmasını engellemek ve doğaya verilen zararı azaltmak, ayrıca yeniden dönüştürülebilen maddelerin tekrar hammadde olarak kullanılmasıyla büyük miktarda enerji tasarrufu sağlamak amacıyla firmalar geri dönüşüm süreçlerine başvurmaktadır. Geri dönüşüm terim olarak, kullanım dışı kalan geri dönüştürülebilir atık malzemelerin çeşitli geri dönüşüm yöntemleri ile hammadde olarak tekrar imalat süreçlerine kazandırılmasıdır. Bu makalede bir asfalt firmasının kurulacak geri dönüşüm tesisleri için kapasite, maliyet, talep ve coğrafi konum kısıtlarına bağlı olarak öncelikle optimum yerle, Gustafson-Kessel bulanık öbekleme algoritması-Konveks programlama melez modeli ile belirlenmiş , daha sonra da belirlenen yer veya yerlere bağlı olarak çeşitli koşullar altında gerçek sisteme ait lojistik performansı, maliyet, darboğaz noktaları ve makine/araç gereksinimi gibi parametreler bir simülasyon uygulaması ile incelenmiştir

🔖

Cite This Article

BÜYÜKSAATÇI, S., KÜÇÜKDENİZ, T., ESNAF, Ş. (2008). Geri Dönüşüm Tesislerinin Yerinin Gustafson-Kessel Algoritması-Konveks Programlama Melez Modeli Tabanlı Simülasyon İle Belirlenmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 13, 1–20. https://ajindex.com/articles/123963

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Aras, N. ve Asken, D., (2008), “Locating Collection Centers for Distance-and Incentive-dependent Returns”, International Journal of Production Economics, 111, 316-333.
  2. Babuska R., Van Der Veen P.J. ve Kaymak U., (2002), ”Improved Covariance Estimation for Gustafson Kessel Clustering”, In Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 1081-1085,
  3. Honolulu, Hawaii. Balasko B., Abonyi J. ve Feil B., (2005), “Fuzzy Clustering and Data Analysis Toolbox” Available:http://www.fmt.vein.hu/softcomp/fclusttoolbox.
  4. Barros A.I., Dekker R. ve Scholten V.A., (1998), “A Two Level Network for Recycling Sand: A Case Study”, European Journal of Operational Research,110, 199–214.
  5. Bezdek, J.C. ve Dunn, J.C., (1975), “Optimal Fuzzy Partitions: A Heuristic for Estimating the Parameters in a Mixture of Normal Distributions”, IEEE Transactions on Computers, 835-838
  6. Büyüksaatçı, S., Küçükdeniz, T., Esnaf, Ş., (2008), “Asfalt Geri Dönüşüm Tesislerinin Optimum Yer ve Kapasitelerinin Belirlenmesi için Bulanık Öbekleme Esaslı Simülasyon Uygulaması”, VIII. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı,237-247,24-24
  7. Ekim, İstanbul.
  8. Can, T., Çilingirtürk, M. ve Koçak, H., (2006), “Dışbükey Programlama ile Lojistik Merkezi Tespiti”, İstanbul Üniversitesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 54, 17-25
  9. Döring C., Lesot M. ve Kruse R. (2006), “Data Analysis with Fuzzy Clustering Methods”, Computational Statistics and Data Analysis, 51, 192-214.
  10. Esnaf, Ş. ve Küçükdeniz, T., (2006), “A Fuzzy Clustering-Based Hybrid Method for a Multi-Facility Location Problem, In Proceedings of International Symposium on Intelligent and Manufacturing Systems, May 29-31,Sakarya, 304-317.
  11. Esnaf, Ş. ve Küçükdeniz, T., (2009), “A Fuzzy Clustering-Based Hybrid Method for a Multi-Facility Location Problem, Journal of Intelligent Manufacturing, published Available:http://www.springerlink.com/content/646p270204338411/ January 2009. DOI:10.1007/s10845-008-0233-y. Esnaf, Ş., Küçükdeniz, T. ve Büyüksaatçı, S., (2008), “Fuzzy C-Means and Center of Gravity Combined Model for a Capacitated Planar Multiple Facility Location Problem”, International Conference on Multivariate Statistical Modelling and High Dimensional Data Mining, Kayseri Figueiredo, J. N. ve Mayerle, S.F., (2007), “ Designing Minimum-cost Recycling Collection Networks with Required Throughput”, Transportation Research Part E Flahaut, B., Laurent, M.A. ve Thomas, I., (2002), “Locating a Community Recycling Center within a