In this study, a metaheuristic procedure, particularly a variable neighborhood search procedure, is proposed to solve the combined location and selective traveling salesman problem in glass recycling. The collection of used glass is done by a collecting vehicle that visits a number of predefined collection centers, like restaurants and hospitals that are going to be referred to as compulsory points. Meanwhile, it is desired to locate a predetermined number of bottle banks to residential areas. The aim is to determine the location of these bottle banks and the route of the collecting vehicle so that all compulsory points and all bottle banks are visited and the maximum profit is obtained. Population zones are defined in residential areas and it is assumed that the people in a particular population zone will recycle their used glass to the closest bottle bank that fully or partially covers their zone. A Variable Neighborhood Search algorithm and its variant have been utilized for the solution of the problem. Computational experiments have been made on small and medium scale test problems, randomly generated and adapted from the literature.

Bu çalışmada, cam geri dönüşümündeki birleşik yerleşim ve seçmeli gezgin satıcı problemini çözmek için bir metasezgizel yöntem, değişken komşuluk arama yöntemi önerildi. Kullanılmış camların toplanması, restoran, hastane gibi önceden tanımlanmış, zorunlu nokta olarak değinilecek toplama merkezlerinden geçen bir toplama aracı tarafından yapılır. Bu sırada, yerleşim bölgelerine, önceden belirlenmiş sayıdaki geri dönüşüm kumbaralarının yerleştirilmesi istenmektedir. Amaç, bu geri dönüşüm kumbaralarının yerini ve toplama aracının rotasını belirleyerek ve bütün zorunlu nokta ve geri dönüşüm kumbaralarına uğrayarak en yüksek kazancın elde edilmesidir. Yerleşim yerlerindeki nüfus bölgeleri, belli nüfus bölgesindeki insanların kullanılmış camlarını kendi bölgelerini kısmi ya da parçalı olarak kapsayan en yakın geri dönüşüm kumbarasına bırakacakları şekilde tanımlanmıştır. Problemin çözümünde bir değişken komşuluk arama algoritması ile farklı bir varyasyonu kullanılmıştır. Sayısal deneyler, küçük ve orta büyüklükteki, raslantısal oluşturulmuş ya da kaynaklardan uyarlanmış problemler üzerinde yapılmıştır.