Designing a sustainable plastic bottle reverse logistics network: A data-driven optimization approach
Notice bibliographique
Résumé
Management of recovery options for plastic beverage containers involves some challenges. Most materials of used containers are recycled and are used to produce new products. The locations of collection facilities are the strategic decisions, affecting the amount collected and the total cost of a Reverse Logistics Network (RLN). In this study, a multi-objective (MO) optimization model is introduced to configure a plastic beverage container RLN, considering economic, environmental, and social objectives. This study also implements a scenario-based possibilistic approach to handle the uncertainty of the parameters. Furthermore, a data-driven fuzzy optimization framework is developed to consider the overlapping and multi-clustered characteristics of historical data samples. The application of the proposed method is demonstrated by considering a network in Vancouver, Canada. The numerical results reveal that the optimal configuration of the RLN resulting from the proposed MO model exhibits significant sensitivity to fluctuations in costs, demands, and the prioritization of the objective functions. Additionally, the proposed data-driven framework can incorporate decision makers' preferences when tuning the conservatism degree of uncertain parameters and the preference level of different objectives of the MO model. Moreover, the developed data-driven algorithm can reduce over-conservatism by 14% and guarantee the feasibility of optimal solutions compared to other data-driven strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».