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Enregistrement W2099449314 · doi:10.1109/hicss.2014.130

Decision Support for Capacitated Arc Routing for Providing Municipal Waste and Recycling Services

2014· article· en· W2099449314 sur OpenAlexaffabout
Aman Preet Singh, Guenther Ruhe, Seyed Abbas Hosseini Amereei, Scott Banack

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArc routingTruckDecision support systemRouting (electronic design automation)Transparency (behavior)Vehicle routing problemWaste collectionComputer scienceOperations researchTransport engineeringEngineeringWaste managementWaste treatmentComputer networkComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the design, development and initial evaluation of a decision support system (DSS) for capacitated arc routing. The research was motivated from a collaboration project with The City of Calgary business unit for Waste &Recycling Services (WRS). Their services cover residential waste collection for 306,000 residential homes. Intelligent decision support was needed to address the increasing business complexity and the need for higher efficiency and transparency of decision-making processes. The proposed routing is incorporating seasonal trends of waste creation. The seasonal changes are between 10.000 (low) to 25000 (peak) tons per month for the whole city. Different arc routings apply for different amounts of waste. A prototype DSS was developed with several components including one for prediction of waste amounts and one for arc routing of trucks. The paper describes the methodology, the existing DSS-WRS prototype implementation and preliminary results from its case study implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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