Библиографическое описание:Минимизация углеродного следа с применением обнуляющих нейронных сетей : доклад, тезисы доклада / Е. Р. Брюханова, О. А. Антамошкин. - [Б. м. : б. и.], 2022. - Текст : непосредственный // Наука, технологии, общество: экологический инжиниринг в интересах устойчивого развития территорий : сборник научных трудов III Всероссийской научной конференции с международным участием / Наука, технологии, общество: Экологический инжиниринг в интересах устойчивого развития территорий (НТО-Ш-2022) (2022 ; 16.11 - 18.11 ; Красноярск). - Красноярск, 2022. - С. 382-389. - ISBN 9785604516577, DOI 10.47813/nto.3.2022.6.382-389. Перевод заглавия: Carbon footprint minimization using zeroing neural networks
Аннотация:В данной статье описаны разработка и применение подхода использования обнуляющей нейронной сети (ZNN) для решения задач оптимизации выброса углеродного следа на примере модели системного подхода. Описанная модель представляет собой интегрированную задачу оптимизации, базирующуюся на ранее разработанной другими авторами модели и методе обнуляющих нейронных сетей. Задача оптимизации, которая описывается целевой функцией, представляющей минимизацию выбросов углерода и ограничения, является сложной. Для решения этой задачи был разработан подход на основе применения обнуляющих нейронных сетей. Разработанная модель представляет собой улучшенную версию изначальной модели. В этой работе мы разрабатываем ориентированную на энергетику структуру планирования производства, которая учитывает экономические показатели, такие как удовлетворение спроса и экономия за счет масштаба. Однако мы не рассчитываем сопутствующие производственные затраты. По сути, необходимо найти важный компромисс между сокращением выбросов и издержками производства. Соответственно, энерго-ориентированное планирование производства можно рассматривать как многоцелевую задачу оптимизации, в которой лица, принимающие решения, пытаются оптимизировать свои решения с точки зрения набора целей, таких как минимизация общих выбросов по сравнению с минимизацией общих затрат.
This article describes the development and application of the approach of using a zeroing neural network (ZNN) to solve problems of optimizing carbon footprint emissions using the example of a system approach model.The described model is an integrated optimization problem based on a model previously developed by other authors and the method of zeroing neural networks. The optimization problem, which is described by the objective function representing the minimization of carbon emissions and restrictions, is complex. To solve this problem, an approach based on the use of zeroing neural networks was developed. The developed model is an improved version of the original model.In this work, we are developing an energy-oriented production planning framework that takes into account economic indicators such as demand satisfaction and economies of scale. However, we do not calculate the associated production costs. In fact, it is necessary to find an important compromise between reducing emissions and production costs. Accordingly, energy-oriented production planning can be viewed as a multi-purpose optimization task in which decision makers try to optimize their decisions in terms of a set of goals, such as minimizing total emissions versus minimizing total costs.
Источник:Наука, технологии, общество: экологический инжиниринг в интересах устойчивого развития территорий
Номера страниц:382-389
Держатель оригинала документа:Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Сибирский федеральный университет
Мероприятие:Наука, технологии, общество: Экологический инжиниринг в интересах устойчивого развития территорий (НТО-Ш-2022) (Красноярск, 2022 ; 16.11 - 18.11)
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
