Inexact Piecewise Quadratic Programming for Waste Flow Allocation under Uncertainty and Nonlinearity
Notice bibliographique
Résumé
In practical waste management systems, most relationships among different system components are nonlinear in nature. Effects of economies-of-scale can often bring about such nonlinearity in objective functions within an inexact optimization framework. To handle both nonlinearity and uncertainty, an inex act piecewise quadratic programming (IPQP) model was developed through coupling piecewise linear regression with interval linear programming. In IPQP, uncertainties expressed as intervals for transportation/operation costs, treatment capacities, waste generation rates, waste flows/amounts were reflected; a more accurate approximation for nonlinearities reflecting effects of economies-o f-scale between unit transportation costs and waste flows as well as between unit operation costs and waste treatment amounts were provided. An interactive algorithm was designed for solving IPQP. IPQP was applied to a hypothesis case of waste allocation planning and compared with a conventional inexact quadratic programming model (IQP). The results indicated that, in the investigated waste allocation system, the optimized waste flows from the districts to the waste treatment facilities (WTFs) and the optimized waste treatment amounts in WTFs had no significant differences between both models. However, most of unit transportation costs or unit operation costs in IPQP were less than those in IQP, which finally contributed to a lower net system costs in IPQP than IQP. Th is implied that the often ignored effects of economies-of-scale should be considered accurately in the real-world waste management system to obtain lower costs. Strategies to balance the tradeoff between approximation accuracy and computational complexity for IPQP were also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».