A fuzzy-stochastic robust programming model for regional air quality management under uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a hybrid fuzzy-stochastic robust programming (FSRP) method and applies it to a case study of regional air quality management. As an extension of the existing fuzzy-robust programming and chance-constrained programming methods, FSRP can explicitly address complexities and uncertainties without unrealistic simplifications. Parameters in the FSRP model can be expressed as PDFs and/or membership functions, such that robustness of the optimization process can be enhanced. In its solution process, the FSRP model is converted to a deterministic version through transforming m imprecise constraints into 2 km precise inclusive constraints that correspond to k f -cut levels (under each given significance level). Results of the case study indicate that FSRP is applicable to problems that involve a variety of uncertainties. Air pollution control invariably involves a number of processes with socio-economic and environmental implications. These processes are associated with extensive uncertainties due to their complex, interactive, dynamic, and multiobjective features. Through the FSRP modeling study, useful solutions for planning regional air quality management practices have been generated. They reflect complex trade-offs between environmental and economic considerations. Willingness to pay higher operating costs will guarantee meeting environmental objectives; however, a desire to reduce the costs will run the risk of potentially violating the emission and/or ambient-air-quality standards.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».