Métodos de trade off no planejamento do sistema.
Barter - Wikipedia.
A troca é um sistema de troca em que bens ou serviços são trocados diretamente por outros bens ou serviços sem usar um meio de troca, como dinheiro. Isto é .
Trading Systems 2.0 Download.
Baixe o primeiro prático, passo a passo, fórmula para projetar sistemas de negociação rentáveis, não importa o que você gosta de negociar, quanto experiência você ...
swansoftcncsimulator.
Swansoft CNC Simulator é simulação de sistema de máquina CNC 3D em tempo real e software avançado de verificação de código G. Permite que ...
Como executar o Método do Caminho Crítico (CPM) e encontrar ...
17/09/2018 & # 0183; & # 32; Vídeo embutido & # 0183; & # 32; Cancelar inscrição do Treinamento Off Peak? offpeaktraining - Este vídeo fornece uma visão geral de como executar o Método do Caminho Crítico (CPM) para encontrar.
Trade Like a Pro - Descubra o Forex Mentor Pro ...
Quão diferente seria a vida ganhando trocas forex? Faça um novo começo com o Forex Mentor Pro. Obtenha acesso instantâneo a este curso de treinamento mais votado!
O que eu aprendi depois de tirar três meses fora da negociação.
Nota especial: economize 35% de desconto no curso de negociação da Nial Fuller & amp; Boletim de notícias de comércio diário (termina 31 de outubro) -
Artigo do Jornal NSTA.
Eu sabia sobre peixe que passava muito tempo fora da água, e tinha ouvido falar de mudskippers. Eu não tinha idéia de que os machos demonstrem sua aptidão através de acrobacias.
Glossário de Transportes, Logística, Cadeia de Suprimentos e.
O glossário de transporte, logística, cadeia de suprimentos e termos de comércio internacional da Logística de entrada pode ajudá-lo a navegar através da confusão e chegar ao significado.
MSI Worldwide.
A Management Systems International (MSI), uma empresa da Tetra Tech, é uma empresa de desenvolvimento internacional com sede nos EUA especializada em projetar, implementar e ...
GSA Fleet Vehicle Sales.
2007 blue bird all american vin: 1babkcka67f246501 2007 blue bird.
Interrompa os métodos no planejamento do sistema.
Objetivos Planejamento e programação do projeto.
Planejamento e agendamento de projetos. Componentes off-the-shelf (software existente adquirido de. Que métodos e ferramentas devem.
Desenvolvimento de Sistemas Ciclo de Vida: Objetivos - Bender ...
Ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas:. Definição do sistema (análise, design, etc.) Por vezes, há trade-offs entre os dois.
Time trade-off manual do usuário: adereços e métodos de auto-conclusão.
Time trade-off manual do usuário: adereços e métodos de auto-conclusão. . Grupo no Centro de Economia da Saúde realizou um estudo com Planejamento Social e Comunitário.
SELEÇÃO DO SITE DO LANDFILL USANDO PAIRWISE ...
seleção do site de aterro usando métodos de comparação, classificação, classificação e trade-off em pares para ponderação de critérios.
Análise de sensibilidade de amostragem e agrupamento ...
Os métodos de redução de dimensão podem ser usados para manter os modelos de planejamento. mas representam um trade-off entre o modelo. técnicas de redução no planejamento do sistema de energia.
Manual de Gerenciamento de Projetos - wsdot. wa. gov.
Sistema de Controle de Mudança [Ferramenta]. meios de construção, métodos e técnicas utilizadas em um. inclui o custo dos contratos com contratados comerciais; construção.
Métodos MCDA híbridos para integrar o ecossistema múltiplo.
Métodos MCDA híbridos para integrar vários serviços ecossistêmicos no manejo florestal. posição de troca de relações entre. ajuste os métodos de planejamento.
Capítulo 6 PAÍSES EM DESENVOLVIMENTO.
e os membros mais desfavorecidos devem fazer esforços extras para reduzir a importação. Pate melhor no sistema multilateral e uma promessa desenvolvida. Comércio e Desenvolvimento, o.
Usando métodos modernos de construção para construir casas ...
melhorias no uso de métodos modernos de construção. . abordagens de fabricação fora do local.2. USANDO MODERN MÉTODOS DE CONTAÇÃO PARA CONSTRUIR HOJAS MORADAS DE QUEM SOMENTE E.
Análise e Design de Sistemas / Introdução - Wikilivros ...
Análise e Design de Sistemas / Introdução. . Planejamento . Planejar o sistema exige que o usuário defina qual é o problema. . Isso irá parar qualquer sinal no.
AMOSTRAS.
Avaliação Padrão do Potencial de Mitigação Agrícola e Meios de Subsistência.
Métodos para análises de trade-off de meio ambiente e produtividade em sistemas agrícolas.
M. T. van Wijk 3, h. J. Klapwijk 1,2 *, Todd S. Rosenstock 4, Piet J. A. van Asten 2, Philip K. Thornton 5 e Ken E. Giller 1.
Resumo A análise de trade-off tornou-se uma abordagem cada vez mais importante para avaliar os resultados do sistema de produção agrícola e priorizar e direcionar as intervenções de gerenciamento em paisagens agrícolas multifuncionais. Revisamos os pontos fortes e fracos das diferentes técnicas disponíveis para realizar análises de trade-off. Essas técnicas, incluindo a programação matemática e as abordagens participativas, desenvolveram-se substancialmente nos últimos anos, auxiliadas pelo avanço matemático, pelo aumento do poder de computação e por percepções emergentes sobre o comportamento dos sistemas. Os pontos fortes e fracos das diferentes abordagens são identificados e discutidos, e fazemos sugestões para uma abordagem em camadas para situações com diferentes disponibilidade de dados.
Índice:
10.1 Introdução.
Os trade-offs, pelo que nos referimos a trocas que ocorrem como compromissos, são onipresentes quando a terra é gerenciada com múltiplos objetivos em mente. Os trade-offs podem tornar-se particularmente agudos quando os recursos são limitados e quando os objetivos das diferentes partes interessadas estão em conflito (Giller et al., 2008). Na agricultura, os trade-offs entre os indicadores de produção podem surgir em todos os níveis hierárquicos, desde a cultura (como a produção de resíduos de grãos e culturas), o animal (leite versus produção de carne), o campo (produção de grãos versus lixiviação de nitratos e qualidade da água) , a fazenda (produção de uma safra versus outra), para a paisagem e acima (produção agrícola versus terra para a natureza). Um fazendeiro individual pode enfrentar trade-offs entre maximizar a produção no curto prazo e garantir uma produção sustentável a longo prazo. Dentro das paisagens, podem surgir trade-offs entre diferentes indivíduos para usos concorrentes da terra. Assim, os trade-offs existem tanto dentro dos sistemas agrícolas, quanto entre os objetivos agrícolas e ambientais mais amplos, ou socioculturais, ao longo do tempo e das escalas espaciais e entre os atores. Compreender a dinâmica do sistema que produz e alterar a natureza dos trade-offs é fundamental para alcançar um futuro sustentável e seguro em alimentos.
Neste capítulo, focamos em como as complexas relações entre a gestão dos sistemas agrícolas e suas conseqüências para a produção e o meio ambiente - aqui representadas pelas emissões de gases de efeito estufa - podem ser analisadas e como os trade-offs e possíveis sinergias entre os indicadores de produção podem ser quantificados. Por exemplo, uma hipótese importante é que, ao aumentar o seqüestro de carbono do solo nos sistemas agrícolas, os agricultores podem gerar uma parcela significativa das reduções de emissões totais necessárias nas próximas décadas para evitar níveis catastróficos de mudanças climáticas. Ao mesmo tempo, o aumento do seqüestro de carbono do solo também aumenta a matéria orgânica do solo, o que é fundamental para melhorar a produtividade e a resiliência dos sistemas de cultivo e pecuária, e assim é identificada uma situação potencial de ganha-ganha. No entanto, é discutível se essas situações win-win existem na realidade. Uma restrição importante para esta hipótese é a falta de matéria orgânica, como os resíduos de colheita em muitos sistemas agrícolas e pecuários mistos, para servir tanto como alimento para gado como como insumos no solo para aumentar a matéria orgânica do solo. Esta matéria orgânica pode ser produzida através do uso de fertilizantes minerais ou intensificação da produção pecuária, mas ambas têm conseqüências negativas para as emissões de gases de efeito estufa, provavelmente compensando os ganhos obtidos no armazenamento de matéria orgânica do solo. Portanto, parece provável que o impacto máximo na produção de alimentos dos pequenos agricultores e na segurança alimentar, os indicadores ambientais devem ser comprometidos. No entanto, ainda falta uma boa visão quantitativa sobre esses compromissos.
A análise de trade-off emergiu como uma abordagem para avaliar a dinâmica dos sistemas agrícolas a partir de uma perspectiva multidimensional. Embora o conceito de trade-offs e suas sinergias opostas - estejam no cerne de várias pesquisas atuais sobre pesquisa agrícola para iniciativas de desenvolvimento (Vermeulen et al., 2018; DeFries e Rosenzweig 2018), métodos para analisar trade-offs nos agro-ecossistemas e uma paisagem mais ampla é incipiente (Foley et al., 2018). Revisamos o estado da arte para análises de trade-off, destacando inovações e constrangimentos importantes e discutimos os pontos fortes e fracos das diferentes abordagens utilizadas na literatura atual.
10.2 A natureza da análise de trade-off.
As compensações são quantificadas através da análise de insumos e saídas no nível do sistema, tais como produção de culturas, uso de mão de obra doméstica ou impactos ambientais, tais como emissões de gases de efeito estufa. Os resultados que diferentes atores podem querer alcançar, dentro e além da paisagem, precisam ser definidos em diferentes escalas espaciais e espaciais. Compreender esses resultados desejados, ou os objetivos de diferentes partes interessadas, é um primeiro passo necessário na análise de trade-off.
Nós ilustramos os principais conceitos e processos de análise de trade-off com um exemplo simples que tem apenas dois objetivos: produção em escala de fazenda e impacto ambiental, emissões de gases de efeito estufa. Uma vez definidos os objetivos, o próximo passo é identificar indicadores significativos que descrevam esses objetivos. Os indicadores são a base para caracterizar as relações entre os objetivos (Fig. 10.1). A forma da curva de trade-off fornece informações importantes sobre a gravidade do trade-off de interesse. É simplesmente uma linha reta, como a curva central (Fig. 10.1a)? A curva é convexa (ou seja, a curva inferior), o que significa que existem fortes cortes entre os indicadores); ou côncava (ou seja, a curva superior), o que significa que os indicadores são independentes uns dos outros e os trade-offs entre os indicadores são bastante "suaves"? A forma da curva de trade-off representa diferentes relações funcionais e pode ser avaliada através da avaliação das opções de gerenciamento de fazenda; Em nosso exemplo, cada ponto poderia representar um método e um nível de aplicação de fertilizantes minerais (Fig. 10.1b). A posição de cada opção no espaço de trade-off descreve os seus resultados em termos de dois indicadores, produtividade e impacto ambiental. Com base nessas informações, pode-se desenhar uma "melhor" curva de trade-off (Fig. 10.1c). Nas análises de trade-off, o pesquisador estará interessado em quais intervenções de gerenciamento de sistema resultem em qual tipo de resultado dos diferentes objetivos (Fig. 10.1d).
Uma vez que a melhor curva de troca (observada ou inferida) tenha sido identificada, várias intervenções de gerenciamento de sistema podem ser estudadas para avaliar a medida em que contribuem para os objetivos desejados (Fig. 10.1d). Esta análise determina se as soluções de "win-win" são possíveis, onde o desempenho do sistema pode ser melhorado em relação a ambos os objetivos. Alternativamente, a melhoria em um objetivo leva automaticamente a uma diminuição no desempenho do sistema para outro objetivo (Fig. 10.1e)? Possíveis valores de limiar podem ser identificados uma vez que a forma da curva de troca é conhecida. Por exemplo, existem limites de produtividade, acima dos quais o impacto ambiental aumenta rapidamente? Em algumas situações, pode ser possível alterar a natureza do trade-off entre produção e impacto ambiental através da exploração de novas intervenções de gerenciamento (Fig. 10.1f), redefinindo a "melhor" curva de trade-off.
Fig. 10.1 Conceitos-chave de trade-offs e sua análise para um exemplo simples de dois exemplos (para explicação ver texto) a Shape, b Resultados de opções de gerenciamento, c Trade-off e possibilidade de sinergias, d Estratégias (intervenções) e resultados e Limites, f O trade-off pode ser atenuado.
10.3 Abordagens e ferramentas de pesquisa.
Os trade-offs são geralmente muito mais complexos com mais dimensões e objetivos do que o indicado pelo simples exemplo bidimensional apresentado na seção anterior. Uma ampla variedade de ferramentas e abordagens foram desenvolvidas para explicar situações diversas. A abordagem mais adequada depende da natureza e da escala do problema a ser abordado, dos trade-offs envolvidos e dos indicadores disponíveis. Avaliamos cinco abordagens amplamente aplicadas: (1) métodos participativos; (2) análises empíricas; (3) ferramentas econométricas; (4) modelos de otimização e (5) modelos de simulação. Essas cinco abordagens se sobrepõem frequentemente e podem ajudar a gerar conhecimento complementar. Conseqüentemente, as análises de trade-off freqüentemente utilizam vários métodos simultaneamente ou iterativamente.
O conceito de pesquisa participativa inicialmente destacou a necessidade de envolvimento ativo de pessoas que são objeto de pesquisa, ou para quem a pesquisa pode levar a mudanças de resultados. Nos últimos tempos, a noção se expandiu para reconhecer que a mudança nos pressupostos e percepções dos pesquisadores pode ser necessária para alcançar os resultados desejados que são atraentes para os agricultores (Crane 2018). As abordagens participativas, como o mapeamento cognitivo difuso (Murungweni et al., 2018), mapeamento de fluxo de recursos, jogos e role-playing, são maneiras poderosas de identificar objetivos e indicadores relevantes para os atores, embora o alcance do conhecimento e percepção dos agricultores dentro da pesquisa científica possa ser constrangedor em algumas situações, particularmente em tempos de mudança rápida (Van Asten et al., 2009). Existem muitos exemplos de abordagens participativas (Gonsalves 2018) que podem ser ou são usadas para avaliar trade-offs. As abordagens participativas geralmente geram dados qualitativos e, portanto, embora não sejam adequadas para a quantificação de trade-offs, elas fornecem informações criticamente importantes para apoiar ferramentas quantitativas, por exemplo através do desenvolvimento de cenários participativos (DeFries e Rosenzweig 2018, Claessens et al. 2018). No entanto, apesar da natureza participativa dessas abordagens, a avaliação dos trade-off muitas vezes permanece orientada por pesquisadores.
A avaliação quantitativa dos trade-offs requer abordagens empíricas ou experimentais para gerar dados sobre o comportamento do sistema em diferentes condições. As curvas de compensação podem ser desenhadas com base em medidas experimentais de indicadores, como a remoção de biomassa vegetal para forragem e a resultante cobertura do solo, que é uma boa procuração para o controle da erosão do solo (Naudin et al., 2018). Técnicas estatísticas, tais como análise de envelope de dados (Fraser e Cordina 1999) ou análise de linha de fronteira (Fermont et al., 2009) podem ser usadas para quantificar os possíveis trade-offs entre indicadores em conjuntos de dados empíricos (por exemplo, Fig 1c). Relacionados a essas abordagens empíricas são ferramentas econométricas: estes usam grandes conjuntos de dados como base de coeficientes estatísticos que definem as relações insumo-saída dos resultados do nível do sistema (por exemplo, Antle e Capalbo, 2001). Os desenvolvimentos combinam os aspectos biofísicos e socioeconômicos do sistema, e usam o farm & # 8211; respostas de nível para quantificar as consequências a nível regional (Antle e Stoorvogel, 2006). As abordagens empíricas e econométricas são poderosas no sentido de que os resultados de várias escolhas do sistema podem ser explorados usando a variabilidade existente na configuração e desempenho do sistema. No entanto, o espaço de inferência da análise é limitado ao conjunto de dados coletado e, portanto, não é adequado para prever resultados fora dos intervalos dos dados originais.
As abordagens empíricas não podem ser usadas para avaliar indicadores que são difíceis de medir diretamente; portanto, muitas vezes são combinados com modelos de simulação para obter uma visão geral do desempenho geral do sistema. Os modelos de simulação permitem explorar a natureza dinâmica dos trade-off, onde os resultados podem diferir no curto ou longo prazo (Zingore et al., 2009). O desempenho do sistema, expresso quantitativamente em termos de resultados representados por diferentes indicadores, pode ser usado como entrada para abordagens de otimização, como a programação matemática (MP). O MP encontra o melhor trade-off possível através da análise multicritério e pode avaliar se essa curva de trade-off pode ser atenuada através de novas intervenções. MP tem uma longa história (por exemplo, Hazell e Norton 1986) e está entre a aplicação de trade-off mais utilizada em estudos de uso da terra (por exemplo, Janssen e Van Ittersum 2007). Isto apesar da sua limitação inerente, que os usuários da terra nem sempre se comportam de acordo com a racionalidade econômica e otimizam seu comportamento. As técnicas foram desenvolvidas recentemente para resolver problemas de MP não-lineares e se integram em todos os níveis, ligando fazendas e regiões através de mercados e feedbacks ambientais (por exemplo, Laborte et al. 2007; Roetter et al., 2007; Louhichi et al., 2018).
As técnicas de modelagem inversa utilizam modelos de simulação não-lineares diretamente para realizar a otimização multiobjetiva sem o passo intermediário de MP. Além disso, com a identificação das saídas do modelo apropriado, o comportamento do sistema pode ser avaliado em diferentes escalas e retroalimentações temporais e espaciais, que geralmente é uma parte fraca dos modelos MP. A complexidade dos agro-ecossistemas e o grande número de indicadores potenciais podem prejudicar aplicações eficientes deste método computacionalmente intensivo. Mas os avanços no poder informático resultaram em várias aplicações na pesquisa de sistemas agrícolas, indo de fazenda para paisagem (Groot et al., 2018; Groot et al. 2007; Tittonell et al., 2007).
As várias abordagens para a análise de trade-off têm pontos fortes e fracos principais e abordagens combinadas podem proporcionar oportunidades aprimoradas para uma avaliação realista, relevante e integrada dos sistemas (Tabela 1). Por exemplo, em muitos casos, são necessárias abordagens participativas para definir objetivos e indicadores significativos, mas não são adequadas para quantificar de forma confiável os trade-offs associados a possíveis intervenções. As abordagens empíricas e econométricas podem ser usadas para quantificar o estado atual do sistema agrícola em geral. Em muitos casos, no entanto, modelos de simulação são necessários para quantificar indicadores que são difíceis de medir (por exemplo, efeitos do gerenciamento em produtividade a longo prazo) e explorar opções além das configurações e limites existentes do sistema (Tabela 1). A otimização pode ser usada para avaliar o potencial de sinergias e alívio dos trade-offs, mas tem uma aplicabilidade limitada quando tradições socioculturais e regras desempenham um papel fundamental (Thornton et al., 2006).
É claro que, para análises de trade-off, são necessárias combinações de técnicas. A análise multicriterio é um exemplo de uma abordagem tão integrada, em que os métodos participativos e de otimização são combinados: a ponderação dos critérios individuais em modelos de programação de objetivos é feita junto com as partes interessadas e, ao mudar esses pesos com as partes interessadas, uma análise de trade-off é executado (por exemplo, Romero e Rehman 2003).
10.4 Uma abordagem em camadas.
A discussão acima demonstra que, para análises de trade-off totalmente integradas, diferentes abordagens devem ser combinadas. No entanto, em muitos casos, a disponibilidade de dados não permitirá análises tão elaboradas. As técnicas discutidas na seção anterior não só possuem diferentes pontos fortes e fracos, mas também demandas de dados diferentes. Normalmente, as abordagens empíricas e econométricas são altamente exigentes em termos de dados, enquanto as abordagens participativas podem fornecer informações essenciais sobre o funcionamento do sistema depois de apenas alguns poucos. Painéis de discussão projetados e questionários direcionados. Os modelos de simulação e otimização podem ser, em termos de demanda de dados, em qualquer lugar entre esses extremos. Sua demanda de dados é altamente determinada pela configuração e complexidade do modelo.
Tabela 10.1 Forças e fraquezas das diferentes abordagens para analisar os trade-offs nos sistemas agrícolas (Atuar o uso atual ou atual na literatura científica, Pot Potencial de utilidade da técnica)
Atualize o uso atual ou atual na literatura científica, utilidade pot potencial da técnica.
Um exemplo de uma abordagem em camadas em que os pesquisadores passam de análises de dados iniciais rápidos para exercícios de modelagem mais complexos, exigentes de dados e modelagem é a abordagem de quatro passos usada por Van Noordwijk e sua equipe na ICRAF (Meine van Noordwijk, comunicação pessoal, veja também Tata et al. 2018 para as três primeiras etapas, Villamor et al (2018) para uma abordagem de modelagem baseada em agente # 8211.).
Este quatro & # 8211; A abordagem passo a passo demonstra a maneira pela qual os pontos fortes de diferentes métodos de análise de trade-off podem ser combinados e como essa análise pode se mover passo a passo para exercícios mais complexos e exigentes.
Em suma, não é direto dar conselhos concretos que relacionem o objetivo da análise com a técnica e a abordagem a ser utilizada. Os pesquisadores fazem escolhas pessoais sobre complexidade e abordagem analítica como parte da "arte" das análises de modelagem e trade off. Isso às vezes é difícil de conciliar com a "objetividade" que buscamos na pesquisa científica. No entanto, algumas indicações gerais podem ser dadas.
Se o objetivo da análise é avaliar o potencial geral de melhoria do sistema e o margem de manobra para aumentar a eficiência e rentabilidade sem efeitos negativos sobre os indicadores ambientais, as abordagens de otimização são a escolha mais lógica. Se o objetivo é analisar o curto & # 8211; e long & # 8211; consequências a longo prazo de certas intervenções e os trade-offs entre diferentes objetivos em diferentes escalas de tempo, então a modelagem de simulação é um candidato óbvio. Isso pode ser combinado com algum tipo de abordagem multiobjetivo, otimização não linear ou modelagem inversa.
Tanto a otimização como a simulação são tipicamente usadas para estudos orientados cientificamente. Para ter impacto na vida real, que leva em conta a complexidade dos sistemas agrícolas e a grande diversidade de motoristas e opções de uso da terra agrícola, especialmente nos países em desenvolvimento, é provável uma variedade de abordagens quantitativas e qualitativas (p. Ex. Murungweni et al., 2018). A configuração dessas ferramentas, a identificação de indicadores e a apresentação de resultados precisam ser determinadas usando abordagens participativas em que os principais interessados estão envolvidos e geram decisões desde o início do projeto. Isso pode levar o estudo a ter menos valor em termos de novidade científica, mas aumentará sua relevância prática no terreno. Com o tópico deste capítulo em mente, é irônico que, em muitos casos, pode haver um trade-off entre o impacto científico e social que pode ser alcançado por um projeto de pesquisa que tem seus próprios constrangimentos em termos de tempo e dinheiro.
Agradecimentos.
Este estudo é o resultado de um workshop intitulado "Análise de trade-offs em sistemas agrícolas" organizado na Universidade de Wageningen, em fevereiro de 2018. Agradecemos a todos os participantes por suas discussões, o que contribuiu fortemente para o conteúdo deste capítulo. O workshop e o trabalho subsequente foram financiados pelo Programa de Pesquisa do CGIAR sobre Mudanças Climáticas, Agricultura e Segurança Alimentar (CCAFS), Tema 4.2: Integração para a tomada de decisões - Dados e ferramentas para análise e planejamento. Este capítulo é uma versão modificada e estendida de Klapwijk et al. (2018).
Afiliações de autores.
1 Grupo de Sistemas de Produção de Plantas, Universidade de Wageningen, Holanda.
2 Instituto Internacional de Agricultura Tropical, Kampala, Uganda.
3 International Livestock Research Institute, Nairobi, Quênia.
4 World Agroforestry Center, Nairobi, Quênia.
5 Programa de Pesquisa CGIAR sobre Mudanças Climáticas, Agricultura e Segurança Alimentar, Nairobi, Quênia.
Referências.
Gonsalves JF (2018) Uma nova relevância e melhores perspectivas para uma maior aceitação da aprendizagem social dentro do CGIAR. Documento de trabalho CCAFS no. 37. Programa de Pesquisa CGIAR sobre Mudanças Climáticas, Agricultura e Segurança Alimentar (CCAFS), Copenhague, Dinamarca. ccafs. cgiar / Acessado em 13 de março de 2018.
Para procurar uma palavra ou frase nesta página, use Ctrl + F (Cmd + F para Mac).
Para pesquisar todos os capítulos dos Métodos de Medição, use a função de pesquisa laranja abaixo.
O Método do Subsídio de Subsídio de Valorização (SWT) e suas Extensões.
Y. Y. Haimes.
Este artigo resume resumidamente os resultados publicados selecionados no Método do Subsídio de Subsídio de Subsídio (SWT) - um método para resolver múltiplos problemas de otimização objetiva - e suas extensões. O desenvolvimento do método SWT é brevemente discutido. A base teórica para os multiplicadores Kuhn-Tucker e as funções de trade-off associadas às soluções ótimas da Pareto são apresentadas. O método SWT é então estendido para lidar com vários tomadores de decisão. O método estatístico multiobjetivo (MSM) e a análise de risco e sensibilidade em uma estrutura de otimização multiobjetivo usando o método SWT são discutidos também. Um estudo de caso no planejamento de recursos hídricos com várias funções objetivas não-mensuráveis é resumido. Finalmente, são apresentados atributos especiais do método SWT. Devido ao escopo muito limitado deste trabalho, nenhuma tentativa foi feita para relacionar o método SWT com outros métodos de otimização multiobjetivo.
Referências e bibliografia selecionada.
Informações sobre direitos autorais.
Autores e afiliações.
Y. Y. Haimes 1 1. Case Western Reserve University Cleveland, EUA.
Sobre este artigo.
Recomendações personalizadas.
Cite o papel.
.RIS Papers Reference Manager RefWorks Zotero.
.BIB BibTeX JabRef Mendeley.
Download instantâneo legível em todos os dispositivos Possuí-lo para sempre Imposto de venda local incluído, se aplicável.
Cite o papel.
.RIS Papers Reference Manager RefWorks Zotero.
.BIB BibTeX JabRef Mendeley.
Mais de 10 milhões de documentos científicos ao seu alcance.
Switch Edition.
&cópia de; 2017 Springer International Publishing AG. Parte de Springer Nature.
Um sistema de suporte de planejamento de dieta multiobjetivo usando o método de compensação Satisficing.
KATSUNOSUKE MITANI,
HIROTAKA NAKAYAMA.
Departamento de Matemática Aplicada, Universidade de Konan, 8-9-1 Okamoto, Higashinada, Kobe 658, Japão Procure mais artigos deste autor.
Primeira publicação: maio de 1997 História completa da publicação DOI: 10.1002 / (SICI) 1099-1360 (199705) 6: 3 & lt; 131 :: AID-MCDA129 & gt; 3.0.CO; 2-S Ver / salvar citação Citado por (CrossRef): 5 Artigos Verifique se há atualizações.
Este artigo mostra que o método de compensação satisfatório (STOM), uma das técnicas de programação multiobjetivas interativas, pode ser aplicado efetivamente à formulação de rações de gado. Os requisitos nutricionais são considerados como restrições suaves, cujos lados direito são flexíveis até certo ponto. Isso é facilmente feito com relação aos valores dos lados da direita das restrições como níveis de aspiração do tomador de decisão para funções objetivas. Desta forma, uma solução bem equilibrada pode ser obtida por STOM com análise automática de trade-off. Em STOM, além disso, porque as funções objetivas e as funções de restrição são intercambiáveis, os tomadores de decisão não são obrigados a considerar o papel de objetivo e restrição fixo desde o início. Os autores & rsquo; A experiência é que o método torna a formulação de ração muito fácil, rápida e flexível. Além disso, este artigo mostra o efetivo que o STOM pode ser aplicado não só ao planejamento da dieta, mas também ao diagnóstico nutricional. &cópia de; 1997 por John Wiley & amp; Sons, Ltd.
Número de figuras: 1. Número de tabelas: 3. Número de referências: 28.
Informações do artigo.
Formato disponível.
Direitos autorais e cópia; 1997 John Wiley & amp; Sons, Ltd.
formulação de ração de gado; programação multiobjetiva interativa; abordagem de nível de aspiração; análise automática de trade-off; restrições suaves.
História da publicação.
Edição on-line: 4 de dezembro de 1998 Versão do registro on-line: 4 de dezembro de 1998 Manuscrito aceito: 3 de abril de 1996.
Conteúdo Relacionado.
Artigos relacionados ao que você está visualizando.
Citando Literatura.
Número de vezes citado: 5.
1 Kaisa Miettinen, Jussi Hakanen, Dmitry Podkopaev, análise de decisão de múltiplos critérios, 2018, 233, 927 CrossRef 2 Satoshi Kitayama, Koetsu Yamazaki, ponto de compromisso incorporando taxa de trade-off na otimização multi-objetivo, Applied Soft Computing, 2018, 12, 8 , 1959 CrossRef 3 Radu Ioan Bo & # x163; Sorin-Mihai Grad, Dualidade para problemas de otimização de vetores através de uma escalarização geral, otimização, 2018, 60, 10-11, 1269 CrossRef 4 Radu Ioan Bo & # x163; Sorin-Mihai Grad, Gert Wanka, uma abordagem geral para o estudo da dualidade na otimização multiobjetiva, métodos matemáticos de pesquisa operacional, 2007, 65, 3, 417 CrossRef 5 Carmen Castrodeza, Pablo Lara, Teresa Pe & ntilde; a, modelo fraccional multicriterio para alimentação formulação: critérios econômicos, nutricionais e ambientais, Agricultural Systems, 2005, 86, 1, 76 CrossRef.
Direitos autorais e cópia; 1999 - 2018 John Wiley & amp; Sons, Inc. Todos os direitos reservados.
No comments:
Post a Comment