0-1 Piecewise linearization approach for interval-parameter nonlinear programming: application to environmental management under uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Interval-parameter nonlinear programming (INP) is an extension of conventional nonlinear optimization methods for handling both nonlinearities and uncertainties. However, challenges exist in its solution method, leading to difficulties in obtaining a global optimum. In this study, a 0-1 piecewise approximation approach is provided for solving the INP, through integration with an interactive algorithm for interval-parameter optimization problems. Thus, the INP model can be transformed into two deterministic submodels that correspond to the lower and upper bounds of the objective-function value. By solving the two submodels, interval solutions can be obtained, which are used for generating a range of decision options. The developed method is applied to a case of long-term municipal solid waste (MSW) management planning. Not only uncertainties expressed as interval values but also nonlinearities in the objective function can be tackled. Moreover, economies of scale (EOS) effects on waste-management cost can also be reflected. The results obtained can be used for generating decision alternatives and thus help waste managers to identify desired policies for MSW management and planning. Compared with the conventional interval-parameter linear and quadratic programs, the developed INP can better reflect system-cost variations and generate more robust solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».