【摘 要】
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新冠疫情的爆发产生大量医疗废物,为降低环境污染和人员感染,提出一类新冠疫情下医疗废物管理的选址-分配优化方法。根据环境系统的动态性,设计时变"环境-人口"风险度量模型,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61803091),广东省自然科学基金资助项目(2016A030310263),广东省大学生国家级创新创业训练计划项目(201911845040),广东省大学生创新创业训练计划项目(201811845126)
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新冠疫情的爆发产生大量医疗废物,为降低环境污染和人员感染,提出一类新冠疫情下医疗废物管理的选址-分配优化方法。根据环境系统的动态性,设计时变"环境-人口"风险度量模型,建立风险最小和成本最小的多目标选址-分配模型;针对模型计算复杂性,设计基于字典式赋权切比雪夫方法的多目标优化算法;最后,通过"小-中-大"三种不同规模的4个测试算例,验证模型和算法的有效性。计算结果表明:相较于传统方法,新模型和算法能够为疫情防控提供多个有效的医疗废物管理方案,所得方案能够平均降低约2
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