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J-GLOBAL ID：202202245468644934   整理番号：22A0231394

環境問題を考慮したサトウキビ工場の持続可能な計画と意思決定モデル【JST・京大機械翻訳】

Sustainable planning and decision-making model for sugarcane mills considering environmental issues

著者 (3件)： Chouhan Vivek Kumar (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Information Technology, Design and Manufacturing, Kancheepuram, Chennai, 600127, Tamil Nadu, India) ,  Khan Shahul Hamid (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Information Technology, Design and Manufacturing, Kancheepuram, Chennai, 600127, Tamil Nadu, India) ,  Hajiaghaei-Keshteli Mostafa (Departamento de Ingenieria Industrial, Tecnologico de Monterrey, Puebla Campus, 72453, Mexico)
資料名： Journal of Environmental Management  (Journal of Environmental Management)
巻： 303  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0435B  ISSN： 0301-4797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの企業と組織は,地球規模の気候変動と炭素排出に関する懸念の増大により,自分の貢献を推定するために「カーボンフットプリント」プロジェクトを追求する。炭素税のような対策は気候変動の脅威を扱う最も強力な手段である。近年,研究者は,この方式の下でサプライチェーンネットワークのモデリングに特別な興味を示した。サトウキビ工場からの副産物の解体処理は,本研究のインスピレーションである。問題を現実世界と結びつけるために,提案した持続可能なサトウキビ供給チェーンネットワークは,産業からの排出と商品の輸送の間の炭素税を考慮する。提示した混合整数線形計画法モデリングは位置配置問題であり,固有の複雑性のため,非多項式ハード(NP困難)問題と考えられている。モデルを扱うため,3つの優れたメタヒューリスティック遺伝的アルゴリズム(GA),シミュレーテッドアニーリング(SA),社会工学最適化(SEO),およびこれらのメタヒューリスティックに基づくハイブリッド法,すなわち,遺伝的シミュレーテッドアニーリング(GASA)と遺伝的-社会的エンジニアリング最適化(GASEO)を採用した。アルゴリズムの制御パラメータをTaguchi法を用いて調整した。続いて,一方向ANOVAを用いて提案アルゴリズムの性能を明らかにし,提案したGASEOの性能を説明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  多項式 ,  ネットワーク ,  分散分析 ,  遺伝 ,  *サトウキビ ,  気候変動 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  遺伝的アルゴリズム ,  カーボンフットプリント
準シソーラス用語： 炭素税 ,  サプライチェーン ,  ハイブリッド法 ,  ヒューリスティック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 閉ループサプライチェーン ,  農業サプライチェーン ,  逆ロジスティックス ,  ハイブリッドアルゴリズム

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 環境問題 ,  サトウキビ ,  工場 ,  計画 ,  意思決定モデル