文献

J-GLOBAL ID：201902289010078658   整理番号：19A0494427

持続可能な開発の一部としての森林空間収穫スケジューリングにおける長期決定に対する仮想不確実性の影響【JST・京大機械翻訳】

The Impact of Assumed Uncertainty on Long-Term Decisions in Forest Spatial Harvest Scheduling as a Part of Sustainable Development

著者 (5件)： Kaspar Jan (Department of Forest Management, Faculty of Forestry and Wood Sciences, Czech University of Life Sciences Prague, Kamycka 129, Praha-Suchdol 16500, Czech Republic) ,  Hlavaty Robert (Department of Forest Management, Faculty of Forestry and Wood Sciences, Czech University of Life Sciences Prague, Kamycka 129, Praha-Suchdol 16500, Czech Republic) ,  Hlavaty Robert (Department of Systems Engineering, Faculty of Economics and Management, Czech University of Life Sciences Prague, Kamycka 129, Praha-Suchdol 16500, Czech Republic) ,  Kuzelka Karel (Department of Forest Management, Faculty of Forestry and Wood Sciences, Czech University of Life Sciences Prague, Kamycka 129, Praha-Suchdol 16500, Czech Republic) ,  Marusak Robert (Department of Forest Management, Faculty of Forestry and Wood Sciences, Czech University of Life Sciences Prague, Kamycka 129, Praha-Suchdol 16500, Czech Republic)
資料名： Forests (Web)  (Forests (Web))
巻： 8  号： 9  ページ： 335  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7188A  ISSN： 1999-4907  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,空間的収穫スケジューリングにおける不確実性の局面を収穫最適化モデルに埋め込むことができる方法を示した。意思決定における不確実性のかなりの部分を除去しながら,意思決定者のより良いスケジューリングスキーマを確保するロバストな最適化に基づくアプローチを導入した。本論文で提示したロバストなプログラミング手法を中央ヨーロッパの実際の管理地域に適用した。収穫フロー制約を有する基本的収穫スケジューリングモデルを作成した。ここで評価された不確実性は,森林在庫誤差と林分体積の成長予測誤差によるものである。モデル化した結果を,立木容積のランダムにシミュレートした誤差と比較した。異なるレベルのロバスト性と不確実性が収穫フローに及ぼす影響を分析した。分析は,収穫決定のためのロバストなアプローチを用いることが,同じ制約条件下で作られた最悪ケースシナリオよりも,収穫されたボリュームに関して常に有意に良い解を保証することを確認した。数学モデルの構築とシミュレーションの方法論を詳細に記述した。観察結果は,ロバスト最適化の明白な利点を確認した。しかし,森林管理におけるその応用に関する多くの問題はまだ解決されなければならない。本研究は,森林管理における異なる種類の不確実性の下で意思決定のための方法を開発し,調査する必要性に取り組むことを助ける。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ロバスト性 ,  林分 ,  意思決定者 ,  *持続可能な開発 ,  モデル ,  意思決定 ,  データ構造 ,  モデリング ,  *不確実性 ,  *スケジューリング ,  予測誤差 ,  数学モデル
準シソーラス用語： 森林管理 ,  在庫 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： サプライチェーン ,  持続性 ,  ロバストプログラミング ,  不確実性 ,  収穫流 ,  空間収穫

分類 (1件)： 森林経営・経理  (FF01030I)

引用文献 (34件)：

• FAO. Indicators of Sustainable Development: Guidelines and Methodologies, 3rd ed.; United Nations Publications: New York, NY, USA, 2007; ISBN 978-92-1-104577-2.
• Gertner, G.; Köhl, M. An assessment of some nonsampling errors in a national survey using an error budget. For. Sci. 1992, 38, 525-538.
• D’Amours, S.; Rönnqvist, M.; Weintraub, A. Using operational research for supply chain planning in the forest products industry. INFOR 2008, 46, 265-281.
• Pasalodos-Tato, M.; Mäkinen, A.; Garcia-Gonyalo, J.; Borges, J.G.; Lämås, T.; Eriksson, L.O. Review. Assessing uncertainty and risk in forest planning and decision support systems: Review of classical methods and introduction of innovative approaches. For. Syst. 2013, 22, 282-303.
• Palma, C.D.; Nelson, J.D. A robust optimization approach protected harvest scheduling decisions against uncertainty. Can. J. For. Res. 2009, 39, 342-355.

タイトルに関連する用語 (7件)： 持続可能な開発 ,  森林 ,  収穫 ,  スケジューリング ,  長期 ,  仮想 ,  不確実性