Reverse logistics has received increasing attention in the last decade. This is mainly due to the environmental concerns, forcing legislations, and potential economic benefits. Ever increasing amount of waste batteries which are classified as hazardous waste poses a significant environmental problem; thus it requires an effective management.In this thesis, we develop a mixed-integer linear programming model (MILP) to design reverse logistics network for waste batteries and implemented the model to the Turkey case. The proposed model has various realistic features compared to existing models; it is a multi-period optimization model that considers various battery-types, different capacity options, capacity expansion of facilities, sale prices of recycled materials, variable operational cost, construction cost, and existing infrastructure of the facilities in the network. There are two disposal options for waste batteries: recycling and landfill. Using the developed optimization, the policy makers responsible for the design and operation of the reverse network of waste batteries can decide on the network configuration, while maximizing the profit.Uncertainty in the return of waste batteries is a major issue in the reverse logistics network design. As the network design requires high investment costs, the uncertainty has to be taken into account. In addition to the deterministic network optimization model, a stochastic programming approach is presented by adding scenarios to consider the uncertain amounts of waste battery returns explicitly. All models are programmed and implemented in GAMS (General Algebraic Modeling System) optimization package and solved using the CPLEX solver.Finally, we conduct sensitivity analyses to determine which parameters are critical for the network structure and to analyze the impact of variations in the critical parameters.

Çevresel, yasal ve ekonomik nedenlerle son yıllarda tersine lojistik konusuna hem endüstri hem de akademi çevrelerinden giderek artan bir ilgi gözlenmektedir. Bilindiği gibi atık piller tehlikeli atıklar sınıfındadır ve artan miktardaki atık piller, bünyesinde barındırdıkları ağır metaller sebebiyle, çevre için tehdit oluşturmaktadır. Dolayısıyla atık pillerin çevre ve insan sağlığı açısından uygun bertarafının ve geri kazanımının sağlanması gerekmektedir. Bu çalışmada atık pillerin tersine lojistik ağ tasarımı planlanmış ve karma tamsayılı programlama kullanılarak modellenmiştir. Geliştirdiğimiz model literatürdeki modellerle karşılaştırıldığında birçok realistik özellik barındırmaktadır. Sunduğumuz optimizasyon modeli çok dönemli olup, farklı pil tipleri için 2 farklı bertaraf seçeneği ele almaktadır. Toplanan atık piller tiplerine göre ayrıştırıldıktan sonra ya geri dönüşüm tesisine gönderilerek geri kazanılır ya da bir atık gömme sahasında bertaraf edilir. Ayrıca model farklı kapasite seçenekleri, tesisler için kapasite artırım opsiyonu, geri kazanılan metallerin ikinci el piyasaya satılması, tesisler için sabit ve değişken maliyetleri barındıran bir sistem oluşturmaktadır.Bilindiği gibi tersine lojistik sistemlerinin yapısında birçok belirsizlik bulunmaktadır. Yüksek yatırım maliyeti gerektiren bu sistemler planlanırken belirsizlikleri göz önünde bulundurmak son derece önemlidir. Bu nedenle yukarıda açıklanan deterministik optimizasyon modeline ek olarak stokastik programlama yaklaşımıyla yeni bir model kurulmuştur. Toplanan pil miktarları için farklı senaryolar kullanılarak stokastik modele denk olan deterministik model elde edilmiştir. Geliştirilen modellerin çözümü için GAMS-CPLEX kullanılmıştır.Son olarak hangi parametrelerin ağ tasarımında kritik olduğunu saptamak ve kritik parametrelerdeki değişimin ağ tasarımına etkisini ölçmek için duyarlılık analizi yapılmıştır.