Optimizing consumer purchases for cost and environmental impact through multi-objective linear programming with a sustainability perspective

Abstract

Küresel ısınmanın etkileri giderek daha belirgin hale geldikçe, çevresel farkındalık çeşitli protokoller ve düzenlemeler yoluyla artmaktadır. Günümüz ekonomik sisteminde, ürünlerin sürdürülebilirlik özellikleri öne çıkmaktadır, ancak süpermarketlerde bireysel alışveriş tercihlerini hedefleyen özel bir analitik karar verme modeli bulunmamaktadır. Bu tez, tüketici satın alma kararlarını maliyet ve çevresel etkiyi dengeleyerek optimize etmek için çok amaçlı doğrusal programlama (MOLP) modeli geliştirmektedir. Model, Çevresel Ürün Beyanları (EPD) ve ürün fiyatlarına ilişkin gerçek dünya verilerini kullanarak sürdürülebilir alışveriş kararlarına rehberlik eder. Pareto verimli sınırını kullanarak, model maliyet ve çevresel etki arasındaki ödünleşmeleri görselleştirir, böylece tüketicilerin bilinçli seçimler yapmasına yardımcı olur. Ayrıca bu çalışmada, maliyet-çevre yönelimi parametrelerinin Beta dağılımları aracılığıyla farklı toplumsal eğilimleri modelleyen sentetik bir veri kümesi kullanılmıştır. Bu tez, optimizasyon yöntemlerinin sürdürülebilir tüketici davranışını teşvik etmek için etkili araçlar olarak potansiyelini göstererek literatürdeki bir boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır.

The impacts of global warming are becoming increasingly evident, leading to growing environmental awareness through various protocols and regulations. In today's economic system, the sustainability features of products are prominently highlighted, yet there is no specific analytical decision-making model tailored to individual shopping preferences in supermarkets. This thesis develops a multi-objective linear programming (MOLP) model to optimize consumer purchasing decisions by balancing cost and environmental impact. The model uses real-world data from Environmental Product Declarations (EPD) and product prices to guide sustainable shopping decisions. By employing the Pareto efficient frontier, the model visualizes the trade-offs between cost and environmental impact, helping consumers make informed choices. Additionally, a synthetic dataset that models different societal dispositions through Beta distributions of cost-environment orientation parameters is utilized. This research aims to demonstrate the potential of optimization methods as effective tools for promoting sustainable consumer behavior.