Development of an inexact fuzzy flexible programming approach for environmental pollution control
Notice bibliographique
Résumé
Optimization techniques have been widely applied to solving environmental management problems, particularly for regional air quality management systems where potential air pollutions arising from improper management would seriously threaten human health. An inexact fuzzy flexible programming approach is developed to facilitate decision support for air quality management. It can tackle both stipulation uncertainty and parameter uncertainty in the objective function and constraints. Upon the previous research efforts, the most significant improvement of this approach is the introduction of multiple control variables corresponding to the objective function and all constraints. This attempt makes it possible for the constraints to be relaxed under respective levels, such that a more satisfactory objective value may be obtained. The impact of each constraint on the system outputs can also be further interpreted. The proposed approach would be helpful for such systems where the decision makers prefer to not only find out an air pollution control scheme with a satisfaction level as high as possible, but also mitigate the uncertainty in decision making. A regional air pollution control problem is then studied to demonstrate the applicability of the developed approach. A variety of management strategies for air pollutants allocation and treatment are suggested in terms of the optimal solutions to decision variables. Comparison between the optimal solutions from the proposed approach and those from a conventional fuzzy flexible programming model is undertaken. It can be found that neither the management strategies nor the priorities of pollutants allocation obtained from the two models are the same. The satisfaction level of the proposed approach (taking the average value of optimized solutions of control variables for comparison) is always higher than that of the existing approach, indicating the superiority of the proposed approach in handling many air pollution control problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».