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J-GLOBAL ID:202202230174950746   整理番号:22A0734203

森林昆虫寄生のサーベイランスと運用計画のためのリスク回避多段確率的最適化【JST・京大機械翻訳】

Risk-averse multi-stage stochastic optimization for surveillance and operations planning of a forest insect infestation
著者 (3件):
資料名:
巻: 299  号:ページ: 1094-1110  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0547A  ISSN: 0377-2217  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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最大化問題に対する入れ子リスク測度を導出し,多段確率的混合整数計画問題のシナリオベース定式化においてそれを実行する。非在来森林昆虫,エメラルド灰ボーラー(EAB)の監視と制御にリスク-逆定式化を適用し,アジアに固有で最近北アメリカで発見された木材-ボーリング甲虫(EAB)である。東合衆国とカナダを横断して,EABは,数百万の灰木とコストの家庭所有者と,ドルの地方政府の10億ドルを殺した。EABの監視と制御に関する管理者の意思決定を最適化するために,平均一致値(CVaR),多段階,確率的混合整数計画法モデルを示した。目的は,固定予算の下で森林と都市環境における健康な灰樹木の利点を最大化することである。リスク尺度とリスク-中立目的を組み合わせると,灰木からの加重期待利益と,非常に損傷するシナリオの経験に関連する期待リスクの間のトレードオフが可能になる。最大化問題に対するシナリオ優位カット(sdc)と決定依存不確実性を定義した。次に,様々なリスクパラメータに対するsdc切断面アルゴリズムを用いてモデルを解く。計算結果により,シナリオ優位カットがCPLEXに比べて解性能を著しく改善することを示した。また,CVaRリスク回避アプローチは,リスク中立モデルと比較して,最小便益シナリオの客観的価値を提起する。結果は,管理者がよりリスク回避になるので,より高価な樹木除去に,より高価な殺虫剤処理を適用することから,最適戦略のシフトを示した。また,リスク回避管理者調査は,有害な結果を経験しているリスクを低減するのに,より頻繁に調査することを見出した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
数理計画法  ,  電力系統一般 

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