Fuzzy Inexact Mixed-Integer Semiinfinite Programming for Municipal Solid Waste Management Planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Based on the concept of functional intervals, fuzzy inexact mixed-integer semiinfinite programming (FIMISIP) method is developed for municipal solid waste management planning. The method allows the uncertainties in parameters expressed as fuzzy, interval, and functional interval numbers to be directly communicated into the programming problem. The FIMISIP problem is solved by dividing it into two interactive semiinfinite programming (SIP) subproblems. Solutions reflecting the inherent uncertainties can then be generated by combining the SIP solutions into a set of decision intervals. The method is applied to a municipal solid waste management planning system for demonstrating its effectiveness in dealing with uncertain and dynamic complexities. Compared to the previous inexact programming methods, FIMISIP has the advantages as follows: (1) the dynamic complexity can be addressed by introducing the functional-interval parameters associated with time into the programming problem; (2) the FIMISIP solutions provide a set of flexible waste-management schemes to the decision makers; and (3) the FIMISIP solutions are more reliable than those from the previous ILP ones since they can be “really” optimal regardless of how the parameters vary with time within the time period. While this study is a first attempt to solve solid waste management issues under complex uncertainties, the method can be extended to other environmental management planning problems.
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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