MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2088608661 · doi:10.1080/03052150600557742

An interval-parameter two-stage stochastic integer programming model for environmental systems planning under uncertainty

2006· article· en· W2088608661 sur OpenAlexaff
Yongping Li, Guohe Huang, Shuke Nie, X.H. Nie, Imran Maqsood

Notice bibliographique

RevueEngineering Optimization · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic programmingMathematical optimizationInterval (graph theory)Integer programmingContext (archaeology)Linear programmingVariable (mathematics)Random variableInteger (computer science)Computer scienceRange (aeronautics)Binary numberOperations researchMathematicsEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An interval-parameter two-stage stochastic mixed integer programming (ITMILP) technique is developed for waste management under uncertainty. It is a hybrid of inexact two-stage stochastic programming and mixed integer linear programming methods. The ITMILP method can directly handle uncertainties expressed not only as probability density functions but also as discrete intervals. It can be used to analyse various policy scenarios that are associated with different levels of economic penalties when the promised policy targets are violated. More importantly, it can facilitate dynamic analysis of decisions on capacity expansion planning within a multi-region, multi-facility, multi-period, and multi-option context. The results will help to generate a range of decision alternatives under various system conditions, and thus offer insight into the trade-offs between environmental and economic objectives. The ITMILP method is applied to planning facility expansion and waste flow allocation within a waste management system. The results indicate that reasonable solutions have been generated for both binary and continuous variables. The binary-variable solutions represent the decisions of facility expansion, while the continuous-variable solutions are related to decisions on waste flow allocation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngineering OptimizationMême sujetWater resources management and optimizationTravaux en français237 207