Long-Term Planning of an Integrated Solid Waste Management System under Uncertainty—I. Model Development
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Notice bibliographique
Résumé
In the planning of an integrated solid waste management (ISWM) system, not only complicated interactions among various system components but also uncertain properties of many parameters and their interrelationships need to be considered. In this study, an inexact mixed integer linear programming model for long-term planning of the ISWM system is developed. The model can effectively reflect the complexities and uncertainties of the waste management system, as well as policies of waste diversion to extend useful lives of existing landfills. Economically, the model considers costs related to waste collection, transfer, transportation, processing and disposal, capital investments for developing and expanding waste management facilities, and revenues from recycled materials, finished compost, and residual facility values. Its solutions provide bases for answering questions of siting, timing, and sizing for new and expanded waste management facilities in relation to a variety of waste-diversion targets. Another advantage of the proposed model is that variations of system performance and decision variables can be investigated by solving relatively simple submodels, which makes it applicable to large-scale problems. Decision alternatives can be generated by adjusting values of the variables within the resultant intervals according to projected applicable conditions. Provision of these alternatives will allow decision makers to conveniently review and compare a number of potential schemes and make appropriate adjustment (within the resultant intervals) when necessary. In a companion paper, application of the developed model to a real case study in the City of Regina, Canada, will be reported. Details concerning applicability of the developed model, interpretation of the modeling outputs, and postoptimality analysis for the study system will also be explicated.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle