A bi-objective integer programming model for locating garbage accumulation points: A case study

Abstract

Aumentar la eficiencia en la gestión de los Residuos Sólidos Urbanos (RSU) es crucial para los gobiernos municipales, que son los que generalmente se encargan de la recolección, ya que esta actividad consume un porcentaje importante de sus recursos presupuestarios. La incorporación de herramientas de apoyo a la toma de decisiones puede contribuir a mejorar el sistema de gestión de RSU, especialmente reduciendo los costos de inversión requeridos. Este artículo propone una formulación metemática, basada en programación entera, para determinar la localización de puntos de acumulación de residuos minimizando los costos del sistema, incluyendo tanto el costo de instalación de los contenedores como la cantidad de visitas necesarias del vehículo de recolección, lo cual está relacionado con los costos de la logística de recolección. El modelo se aplicó en un conjunto de escenarios reales de una importante ciudad argentina que todavía utiliza un sistema de puerta a puerta, incluyendo tanto intancias que donde los residuos son recolectados sin clasficar, como actualmente se realiza en esta ciudad, como instancias que incorporan la clasificación en origen de los mismos. A pesar de que los escenarios con clasificación en origen resultaron más desafiantes para el algoritmo de resolución propuesto, se obtuvieron un conjunto de soluciones factibles para todos los escenarios planteados. Estas soluciones pueden ser utilizadas como un punto inicial para migrar desde un sistema de puerta a puerta a uno de contenedores comunitarios.

Enhancing efficiency in Municipal Solid Waste (MSW) management is crucial for local governments, which are generally in charge of collection, since this activity explains a large proportion of their budgetary expenses. The incorporation of decision support tools can contribute to improve the MSW system, specially by reducing the required investment of funds. This article proposes a mathematical formulation, based on integer programming, to determine the location of garbage accumulation points while minimizing the expenses of the system, i.e., the installment cost of bins and the required number of visits the collection vehicle which is related with the routing cost of the collection. The model was tested in some scenarios of an important Argentinian city that stills has a door-to-door system, including instances with unsorted waste, which is the current situation of the city, and also instances with source classified waste. Although the scenarios with classified waste evidenced to be more challenging for the proposed resolution approach, a set of solutions was provided in all scenarios. These solutions can be used as a starting point for migrating from the current door-to-door system to a community bins system.