Scheduling of forest harvesting operations on multiple cut blocks using multi-task machines
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Notice bibliographique
Résumé
The modernization of forest harvesting operations has significantly increased the cost of machine ownership and has turned forest harvesting into a capital-intensive process. To increase productivity and profitability, some companies have acquired multi-task harvesting machines. While many previous papers focused on optimizing the harvest scheduling to reduce the costs of harvesting, the assignment of multi-task machines was not considered in their models. In this work, an optimization model is developed for the detailed scheduling of harvesting activities on multiple cut blocks using multi-task machines. This model is a continuation of previous work on detailed harvest scheduling. It prescribes the start time and the end time of operations of each machine at each cut block, the number of machines to be assigned for each harvesting activity at each cut block, the cut block that the machine should move to after completing its operation at a cut block, and the type of activity it should perform. It is applied to a case study of a forest company in Canada. According to the results, the total harvesting cost decreased by Can$ 25,000 when multi-task machines were used compared to exclusive machines, due to less machine movement and the need for fewer machines.
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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 | 0,001 | 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