Sustainable forestry logistics: Using modified A-star algorithm for efficient timber transportation route optimization
Notice bibliographique
Résumé
The use of brown, recyclable wood resources has significant importance in a country like Canada, given their abundant availability. Nevertheless, the conveyance of these timber resources to wood recycling facilities offers many economic and environmental benefits to pertinent entities. One potential drawback is that the forest ecosystem could endure substantial harm and ultimately disappear if every road were utilized as access points for timber-transporting vehicles. The main aim of this project is to collect the maximum amount of recycled wood using a minimum forest road network to achieve smart logistics systems. An additional objective of this research is to ascertain the optimal search radius and blocks of area for conducting woodland searches at each station, taking into consideration the quantity of collected wood. The methodology employed in this study involves the application of geometric networking integration techniques in Geographic Information Systems to generate integrated maps using the forest route data, and a modified A-Star algorithm is utilized to efficiently determine the optimal wood recycling forest road. The study's results suggest that using the Modified A-Star algorithm enables a recycling rate between 50 % and 70 % for the collection of all wood items while utilizing just 10 % of the road network. This approach and technique might be used in future research conducted in countries with similar forest coverage levels. • Utilizing a modified A-Star algorithm to optimize timber transportation routes in Canadian forestry. • Integrating big data with GIS for smart logistics systems, enhancing route efficiency and environmental sustainability. • Achieving a 50–70 % recycling rate of collected wood while utilizing only 10 % of the road network. • Adapting the model for potential application in other countries with extensive forest coverage, demonstrating scalability. • Using geometric networking and A-Star algorithm to generate precise integrated maps for route optimization.
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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 | 0,000 | 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 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 ».