The contribution by List et al. [63

The contribution by List et al. [63] is mainly focused on
radioactive waste disposal. However, the authors underline that
the model is also applicable to other types of waste disposal
problems where there are specific shipper requirements to be met
in particular markets (perhaps through contracts), there is uncertainty
in the actual set of shipments that will be offered over time,
and the acquisition of equipment requires significant lead times.
List et al. [63] develop a two-stage stochastic optimization problem,
to take into account the stochasticity of some of the problem
characteristics, such as the total quantity of waste to be moved in
specific situations, or the processing rates at the sites. The problem
is modeled as a two-stage stochastic optimization problem, in
which decision variables are separated into first-stage variables,
and second-stage, or recourse variables. In this case, the truck and
package acquisition variables are the first-stage variables, because
they must be decided before values for the uncertain parameters
are revealed. The second-stage variables are represented by flow
variables for packages and trucks, which are scenario-dependent.
Another contribution of the paper is the extension of previous
work on robust optimization for fleet planning List et al. [64] to
include two distinct “risk” variables related to monetary and
“political” risk, respectively. Computational experiments show
that considering these risk terms is important in determining
the overall level of equipment acquisition.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผันแปรตามรายการ et al. [63] ส่วนใหญ่เน้นกำจัดขยะกัมมันตรังสี อย่างไรก็ตาม ผู้เขียนขีดเส้นใต้ที่ยังเป็นรูปแบบการกำจัดขยะมูลฝอยชนิดอื่น ๆปัญหามีผู้จัดส่งสินค้าเฉพาะเพื่อให้ตรงตามความต้องการในตลาดเฉพาะ (อาจผ่านสัญญา), มีความไม่แน่นอนในชุดจริงของการจัดส่งที่จะนำเสนอช่วงเวลาและซื้ออุปกรณ์จำเป็นต้องใช้เวลารอคอยสินค้าที่สำคัญรายการ et al. [63] พัฒนาปัญหาสองแบบเฟ้นสุ่มเพิ่มประสิทธิภาพถึง stochasticity ของปัญหาลักษณะ เช่นปริมาณรวมของเสียจะย้ายในสถานการณ์เฉพาะ หรืออัตราการประมวลผลที่มีเว็บไซต์ ปัญหาจำลองเป็นปัญหาสองแบบเฟ้นสุ่มเพิ่มประสิทธิภาพ ในแบ่งออกเป็นขั้นตอนแรกตัวแปร ตัวแปรการตัดสินใจที่และขั้นที่สอง หรือไล่ตัวแปร ในกรณีนี้ รถบรรทุก และแพคเกจซื้อตัวแปรเป็นตัวแปรขั้นแรก เนื่องจากต้องเลือกก่อนค่าสำหรับพารามิเตอร์ไม่แน่นอนจะเปิดเผย ตัวแปรระยะที่สองจะแสดง โดยใช้กระแสตัวแปรในแพคเกจและรถบรรทุก ซึ่งขึ้นอยู่กับสถานการณ์ส่วนอื่นของกระดาษเป็นส่วนขยายของก่อนหน้านี้เพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งสำหรับกองวางแผนรายการ et al. [64] การทำงานรวมสองตัวแปรว่า "ความเสี่ยง" ที่เกี่ยวข้องกับการเงิน และ"การเมือง" ความเสี่ยง ตามลำดับ ทดลองคำนวณดูการพิจารณาเงื่อนไขความเสี่ยงเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดระดับโดยรวมของการซื้ออุปกรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลงานจากรายชื่อ et al, [63]
เป็นส่วนใหญ่เน้นการกำจัดกากกัมมันตรังสี อย่างไรก็ตามผู้เขียนขีดเส้นใต้ว่ารุ่นนี้ยังมีผลบังคับใช้กับชนิดอื่น ๆ ของการกำจัดของเสียปัญหาที่มีความต้องการขนส่งสินค้าที่เฉพาะเจาะจงที่จะพบในตลาดเฉพาะ(อาจจะผ่านการทำสัญญา) มีความไม่แน่นอนในเซตที่เกิดขึ้นจริงของการจัดส่งที่จะได้รับมากกว่าเวลาและการเข้าซื้อกิจการของอุปกรณ์ที่ต้องใช้เวลานำอย่างมีนัยสำคัญ. รายชื่อ et al, [63] พัฒนาสองขั้นตอนปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพการสุ่มเพื่อนำเข้าบัญชีstochasticity ของบางส่วนของปัญหาที่เกิดขึ้นลักษณะเช่นปริมาณรวมของเสียที่จะย้ายไปอยู่ในสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจงหรืออัตราการประมวลผลในเว็บไซต์ที่ ปัญหาที่เกิดขึ้นเป็นแบบจำลองเป็นสองขั้นตอนการสุ่มปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพในตัวแปรตัดสินใจที่จะแยกออกเป็นตัวแปรแรกขั้นตอนและขั้นตอนที่สองหรือตัวแปรการขอความช่วยเหลือ ในกรณีนี้รถบรรทุกและตัวแปรการเข้าซื้อกิจการแพคเกจเป็นตัวแปรระยะแรกเพราะพวกเขาจะต้องตัดสินใจก่อนค่าสำหรับพารามิเตอร์ที่ไม่แน่นอนจะถูกเปิดเผย ตัวแปรที่สองขั้นตอนจะถูกแสดงโดยการไหลตัวแปรสำหรับแพคเกจและรถบรรทุกซึ่งขึ้นอยู่กับสถานการณ์. มีส่วนร่วมของกระดาษก็คือการขยายตัวของที่ผ่านมาการทำงานในการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวางแผนรายชื่อเรือเดินสมุทร et al, [64] เพื่อรวมสองที่แตกต่างกัน"ความเสี่ยง" ตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการเงินและ"การเมือง" ความเสี่ยงตามลำดับ การทดลองคำนวณแสดงที่พิจารณาแง่ความเสี่ยงเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดระดับโดยรวมของการซื้ออุปกรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สนับสนุนโดยรายการ et al . [ 63 ] เป็นส่วนใหญ่เน้น
ของเสียกัมมันตรังสี อย่างไรก็ตาม ผู้เขียนเส้นใต้ที่
รูปแบบยังใช้กับประเภทอื่น ๆของการกำจัดขยะ
ปัญหาที่มีความต้องการที่เฉพาะเจาะจงจะต้องเจอ
ส่งในตลาดเฉพาะ ( อาจจะผ่านสัญญา ) , มีความไม่แน่นอน
ในชุดจริงของการจัดส่งจะเสนอตลอดเวลา
และการเข้าซื้อกิจการของอุปกรณ์ต้องมีช่วงเวลาที่สำคัญ .
รายการ et al . [ 63 ] พัฒนาแบบ Stochastic optimization ปัญหา
จะคำนึงถึงความไม่มีแบบแผนของบางส่วนของปัญหา
ลักษณะ เช่น ปริมาณรวมของขยะที่จะย้ายใน
สถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจงหรือการประมวลผลราคาที่เว็บไซต์ ปัญหา
แบบสองขั้นตอน Stochastic optimization ปัญหาใน
ซึ่งตัวแปรออกเป็นตัวแปรการตัดสินใจเป็นเวทีแรก เวที
และสอง หรือการใช้ตัวแปร ในกรณีนี้ , รถบรรทุกและ
ตัวแปรซื้อแพคเกจขั้นตอนแรกตัวแปร เพราะพวกเขาต้องตัดสินใจก่อน

ไม่แน่ใจค่าพารามิเตอร์จะถูกเปิดเผย . ตัวแปรขั้นที่สองจะแสดงโดยการไหล
ตัวแปรชุดและรถบรรทุก ซึ่งเป็นสถานการณ์
ขึ้นอยู่กับอีกหนึ่งผลงานของกระดาษเป็นส่วนขยายของงานก่อนหน้านี้
เพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพสำหรับกองเรือวางแผนรายการ et al . [ 64 ]

รวมสองแตกต่าง " ความเสี่ยง " ตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการเงินและ
ทางการเมือง " ความเสี่ยง " ตามลำดับ การทดลอง การคำนวณที่พิจารณาด้านความเสี่ยงเหล่านี้แสดง

เป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดระดับโดยรวมของการซื้ออุปกรณ์