Municipal solid waste supply chain optimization for value-added product development under uncertainty
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Optimizing municipal solid waste (MSW) management through the production of valuable products and energy conversion is crucial to mitigate environmental damage and promote economic sustainability. This study focuses on addressing the MSW supply chain problem by exploring the optimal location for the waste treatment. The supply chain network encompasses MSW transfer stations, treatment facilities, and markets with product demands. The methodological approach entails constructing a superstructure, gathering relevant data, and analyzing the results. Both deterministic MILP and two stage stochastic model are used in this study. A deterministic mixed-integer linear programming (MILP) model is employed to optimize the MSW supply chain problem, with the use of solver BARON. To account for uncertainties in supply–demand and transportation costs, a two-stage stochastic MILP model is developed. The deterministic equivalent approach is then employed to solve the stochastic model, resulting in an average solution across all scenarios. The decision variable pertaining to the selection of treatment technology locations is managed in the first stage. The second stage focuses on determining transportation and production-related decisions. Stochastic models can capture the inherent unpredictability of real-world systems by simulating a range of potential scenarios, helping to tackle uncertainty. To underscore the practical relevance of the mathematical programming formulation, a case study is presented and thoroughly analyzed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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