Multi-objective Optimization Analysis for Selective Disassembly Planning of Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Multi-objective Optimization Analysis for Selective Disassembly Planning of Buildings Benjamin Sanchez, Christopher Rausch, Carl Haas and Rebecca Saari Pages 128-135 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: Adaptive reuse has the potential to maximize the residual utility and value of existing assets through green design methods such as selective disassembly planning. Studies in the field of selective disassembly for adaptive reuse of buildings are scarce and there is no evidence of established methodologies and/or analysis for the optimization of the environmental and financial benefits. In this paper we provide a framework for the multi-objective analysis to obtain several effective selective disassembly plans through the combination of different deconstruction methods. The analysis is delineated in terms of the physical, environmental, and economic constraints of the deconstruction methods per building component. Then, a weighted multi-objective optimization analysis is incorporated to generate the set of noninferior solutions that minimizes environmental impacts and building cost. For adaptive reuse of buildings, the methods described in this study can be used to improve the project outcomes according to specific goals and constraints (e.g. environmental, economic, technical). Keywords: multi-objective optimization, selective disassembly, adaptive reuse, Circular Economy, green design. DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0018 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».