Municipal Solid Waste Management Under Uncertainty: A Mixed Interval Parameter Fuzzy-Stochastic Robust Programming Approach
Notice bibliographique
Résumé
A mixed interval parameter fuzzy-stochastic robust programming (MIFSRP) model is developed and applied to the planning of solid waste management systems under uncertainty. The MIFSRP can explicitly address system uncertainties with multiple presentations. It can be used as an extension of the existing interval-parameter fuzzy robust programming, interval-parameter linear programming, and chance constraint programming methods. In this MIFSRP model, the hybrid uncertainties can be directly communicated into the optimization process and resulting solution through representing the uncertain parameters as interval numbers and fuzzy membership functions with random characteristics. Highly uncertain information arising from simultaneous appearance of fuzziness and randomness for the lower and upper bounds of interval parameters can be effectively addressed through integrating chance constraint programming, interval linear programming, and fuzzy robust programming methods into a general optimization framework. This can enhance the robustness of the optimization process and solution. Results of the case study indicate that useful solutions for planning municipal solid waste management practices have been generated. The compromise between optimality and stability of the study system, and the tradeoff between system costs and risk can be reflected with the introduction of fuzzy interval and fuzzy random parameters. The results also suggest that the proposed methodology is applicable to practical problems that are associated with hybrid uncertain information existing as randomness and fuzziness.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».