Optimization Model for Integrated Municipal Solid Waste System Using Stochastic Chance-Constraint Programming under Uncertainty: A Case Study in Qazvin, Iran
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
Municipal solid waste management (MSW) is a factor that affects environmental pollution and the spread of diseases in cities. Therefore, an efficient MSW management system results in reducing the cost of environmental impact by tackling the processes of waste collection, recycling, and disposal. In this study, a biobjective optimization model is developed which aims to minimize the costs of facility location and transportation planning and the emission of environmental pollutants. Furthermore, to consider the uncertain nature of the problem, demand or the volume of the generated waste is considered as a random parameter. As a result, a stochastic mathematical programming model with probable constraints is developed. To solve and validate the model, the ε-constraint approach has been employed. Moreover, for a real-world application of the proposed model, a case study is implemented in Qazvin, Iran. Finally, various problems are solved for different levels of reliability and an efficient MSW system is designed for each of them. Results show that the proposed method was able to achieve Pareto solutions where managers can decide to choose one of them based on their priorities in comparison with the current status. Moreover, results revealed cost and emission would be reduced by increasing confidence level. Finally, a comparison is made between our proposed ε-constraint method and one of the recently used solution approaches.
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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