Modelling to Generate Alternative Policies in Highly Uncertain Environments: An Application to 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
Public sector decision-making typically involves complex problems that are riddled with competing performance objectives and possess design requirements which are difficult to quantify and capture at the time supporting decision models are constructed. Environmental policy formulation can prove additionally complicated because the various system components often contain considerable degrees of stochastic uncertainty. Furthermore, there are frequently numerous stakeholders with incompatible perspectives. Consequently, there are invariably unmodelled performance design issues, not apparent at the time of the construction of a decision support model, which can greatly impact the acceptability of its solutions. While a mathematically optimal solution may be the best solution to the modelled problem, it is frequently not the best solution to the real, underlying problem. Therefore, in public environmental policy formulation, it is generally preferable to create several quantifiably good alternatives that provide very different approaches to the problem. By generating a diverse set of solutions, it is hoped that some of these dissimilar alternatives can provide very different perspectives that may serve to satisfy the unmodelled objectives. This study shows how simulation-optimization (SO) modelling can be used to efficiently generate multiple policy alternatives that satisfy required system performance criteria in stochastically uncertain environments and yet are maximally different in the decision space. This new approach is very computationally efficient, since, in addition to finding the best solution to the problem, it permits the simultaneous generation of multiple, good solution alternatives in a single computational run of the SO algorithm rather than the multiple implementations required in other modelling-to-generate-alternatives procedures. The efficacy of this approach is specifically demonstrated using a previously studied waste management case from the Municipality of Hamilton-Wentworth, Ontario.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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