Mathematical Modeling for Identifying Cost-Effective Policy of Municipal Solid Waste Management under Uncertainty
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
In municipal solid waste (MSW) management, many impact factors, such as waste generation rate, treatment capacity, diversion goal, and disposal cost appear uncertain. These uncertainties can result in difficulties in the long-term planning of MSW management activities. A critical issue that decision makers should mitigate is how to address these uncertainties due to a lack of knowledge founded on an incomplete characterization, understanding or measurement of MSW systems. In this study, an inexact twostage waste management (ITWM) model is developed for planning long-term MSW management in the City of Changchun, China. The ITWM model incorporates the techniques of interval-parameter programming (IPP) and two-stage stochastic programming (TSP) within an integer programming framework, such that uncertainties expressed as both intervals and probabilities can be reflected; it can also analyze different policy scenarios that are associated with different economic penalty levels. Two cases related to different waste management policies are examined, generating varied levels of waste-management cost and system-failure risk. The results obtained are valuable for addressing issues of waste diversion and capacity expansion with a minimized system cost. They also suggest that the developed model be meaningful for real-world planning problems and the practicality of this approach can be extended to other environmental planning applications containing significant sources of uncertainty.
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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