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J-GLOBAL ID：202202257179039749   整理番号：22A0578311

都市家庭ごみ分類とリサイクルの行動進化のための予測モデリング【JST・京大機械翻訳】

Predictive modeling for behavioral evolution of municipal household waste classification and recycling

著者 (2件)： Chen Liqiang (The School of Economics and Management, Fuzhou University, 2# Xuanyuan Road, University Town, Fuzhou, Fujian, China) ,  Gao Ming (The School of Economics and Management, Fuzhou University, 2# Xuanyuan Road, University Town, Fuzhou, Fujian, China)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 78  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  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)

抄録/ポイント： 効率的で,費用対効果が高く,環境に優しい廃棄物管理モードを開発することは,自治体にとって大きな課題である。都市家庭廃棄物(MHW)の分類とリサイクルは,複数の相互作用エージェントを有する複雑なシステムである。本研究は,地域政府,企業,および都市住民から成るMHW分類とリサイクルの三者進化ゲーム(EG)解析を提示する。それらの挙動戦略に基づくエージェントの安定性を分析した。EGモデルの最適状態を達成するために,著者らは有界合理性に基づく確率的外乱項を用いてエージェントの学習戦略と模倣機構を設計した。著者らのシミュレーション結果は,以下の条件を満たしたとき,EGモデルが最適戦略の安定性を達成することを示唆した。(1)都市住民のMHW分類収入は,それらの分類コストより高かった。(2)地方政府の総合監視収入は,その監視コストより大きかった。因子に影響する特定の行動戦略の展望から,都市住民は企業よりも正の政府のインセンティブの下で決定を変化しやすいが,企業の行動決定は主に政府のペナルティによって影響を受ける。初期段階では,MHW分類とリサイクルの利便性を改善し,都市住民の収入を増加させ,適切な廃棄物選別とリサイクル習慣を育成することが重要である。本研究の知見は,MHWに関連した都市持続可能な開発目標の達成に向けた努力の強化に使用できる。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： シミュレーション ,  相互作用 ,  原価 ,  所得 ,  *家庭ごみ ,  廃棄物 ,  *都市 ,  モデル ,  ペナルティ ,  廃棄物管理 ,  エージェント
準シソーラス用語： 費用対効果 ,  行動決定 ,  進化ゲーム理論 ,  最適戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 都市家庭廃棄物 ,  進化ゲーム ,  マルチエージェントに基づくシミュレーション ,  行動戦略

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  ごみ処理  (SC05030O)

タイトルに関連する用語 (8件)： 都市 ,  家庭ごみ ,  分類 ,  リサイクル ,  行動 ,  進化 ,  予測 ,  モデリング