A bi-objective location routing optimization with fuzzy time-dependent societal risks for enhancing urban medical waste management system
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
This paper aims to enhance medical waste management by adding new recycling centers or upgrading existing facilities, properly planning vehicle acquisition and routing under the consideration of both societal and economic impacts. Specifically, we focus on the threats posed to the surrounding population during collection and recycling by formulating a fuzzy time-dependent societal risk assessment that integrates the exposure distance estimated in terms of fuzzy vehicle speed into the traditional risk model. Then, considering multiple types of medical wastes and compatible vehicles, a bi-objective location-routing model is developed to make location-routing decisions simultaneously minimizing societal risk and system cost. The complexity of the resulting mathematical model motivates the adoption of three multi-objective optimization approaches, which are used to test our proposed model using a real-life network in Shenzhen, China. This research suggests an affordable opportunity to upgrade the current waste management system to align with the post-pandemic “new normal” by adapting existing facilities for medical waste recycling. The proposed risk measure results in better-controlled total and transportation risks, as well as a more equitable distribution of risk. Compared to the current policy, our recommended plan can reduce the system risk by more than 50% with only a 22% increase in cost.
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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) | 0,000 | 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