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一个数据驱动的模型，用于响应式供应链中的可持续和弹性供应商选择和订单分配问题：健康案例研究
这项研究试图研究供应商的选择和订单分配问题（SSOAP），考虑到三个关键概念，即响应能力，可持续性和韧性。为此，当前的研究开发了一个多阶段决策框架（MSDMF）来选择潜在的供应商并确定订单数量。第一阶段旨在根据几个指标计算供应商的得分。为此，开发了一种新颖的决策方法，名为“随机模糊最佳方法”（SFBWM）。然后，在第二阶段，建议使用多目标模型（MOM）来处理供应商的选择和订单分配决策。在下一步中，基于模糊的稳健随机方法和季节性自回归的集成运动平均（SARIMA）方法，采用数据驱动的模糊稳健（FRS）优化方法，用于有效治疗问题的混合不确定性。之后，开发了一种名为开发的Chebyshev多选择目标编程的新型解决方案方法（CMCGP-UF）以获得最佳解决方案。此外，考虑到医疗设备（ME）行业在社会健康中的关键作用，尤其是在最近的冠状病毒病中，考虑到了这一重要行业。第一阶段的结果表明，敏捷性，成本，温室发射，质量，健壮性和废物管理（WM）分别是最重要的标准。第二阶段的结果确定所选供应商，利用运输系统和已建立的地点。还揭示了需求直接影响所有目标功能，同时增加破坏率对可持续性措施有负面影响。
考虑可靠性改进难度、关键性和子系统依赖性，开发光电系统可靠性分配的经济模型
摘要 各行业光电设备的特性以及降低成本的目标追求要求光电系统具有高可靠性。在这方面，可以通过可靠性分配问题来解决可靠性改进。必须提高子系统的可靠性，以确保符合设计人员的意见，满足要求以及定义的必要功能。本研究试图通过最大化系统可靠性和最小化成本来开发一个多目标模型，以研究设计阶段成本以及生产阶段成本。为了研究设计阶段可靠性改进的可行性，使用系统中有效的可行性因素，并将 sigma 水平指数纳入生产阶段作为可靠性改进难度因素。因此，考虑了子系统可靠性改进的优先级。通过设计结构矩阵研究子系统依赖程度，并将其与修正的关键性一起纳入模型的局限性中。通过目标规划将主模型转化为单目标模型。该模型在光电系统上实现，并对结果进行了分析。在该方法中，可靠性分配分为两个步骤。首先，根据分配权重确定子系统的可靠性范围。然后，根据子系统可靠性改进的成本和优先级启动改进。
第一次疟疾疫苗供应分配2023年5月
对第一种疟疾疫苗RTS，S/AS01的需求很高，该疫苗是由WHO推荐的，该疫苗是为预防疟疾中等到高疟疾传播区域的儿童而预防恶性疟原虫疟疾的需求。0f在2022年7月，疫苗联盟Gavi开了一个资金窗口，以支持符合Gavi-Cimi-Cimiqui-Ciple国家的疫苗（以及其他可用的疟疾疫苗）。从那时起，超过28个国家表示有兴趣引入疫苗。在前两个申请机会（2022年9月和2023年1月）向国家提交给Gavi的申请被加维（Gavi）独立审查委员会（IRC）批准，并根据标准的GAVI流程批准。 2023 - 2025年期间的可用疫苗供应量限制为1800万剂量，远低于Gavi IRC推荐的疫苗剂量要求，以供批准。申请被加维（Gavi）独立审查委员会（IRC）批准，并根据标准的GAVI流程批准。2023 - 2025年期间的可用疫苗供应量限制为1800万剂量，远低于Gavi IRC推荐的疫苗剂量要求，以供批准。
考虑负载方面的责任，对剃须剃须成本分配机制的研究
以减少碳的目标，中国进行了一系列的机构改革和可再生能源消耗的创新。但是，剃须成本的现有分配规则仅集中在功率方面。在高能量渗透率的背景下，剃须成本显着增加，并且电力方面的经济压力急剧增加。作为剃须峰的受益者，负载方面虽然享受清洁能源，但也需要承担剃须峰值的责任，并分享部分剃须成本的部分。在这方面，本文提出了考虑负载侧参与的峰值剃须成本分配机制。首先，它使用边缘贡献理论来建立功率和负载的峰值剃须价值评估模型。然后，基于波形相似性理论，它设置了两个指标“波动趋势相似性”和“波形振幅差异”，以评估每个负载的可再生能源消耗责任。最后，获得了电源侧和负载侧的峰值剃须成本分配规则。一个示例表明，提出的分配机制最初可以实现功率和负载的均匀分布，并以剃须成本的成本分配。此外，该方法可以促进剃须市场的公平性，并指导用户合理地参与剃须市场。
公平份额——NHS 分配指南
授权给 CCG）将于 2022 年 7 月 1 日授权给所有 ICB 社区健康 [10.1%] 社区护理/其他支持 [6.3%] 持续医疗保健 [3.8%] 心理健康 [7.0%] 在专用设施和其他环境中进行治疗，改善心理治疗机会 (IAPT) 更好的护理基金 [3.1%] BCF 计划将卫生和社会护理服务结合起来。请注意，这笔支出的很大一部分也包括在社区和心理健康类别中，并且被重复计算
工程研究杂志 No.(1A) pp.198-211 DOI:10.36909/jer.12737 可再生能源综合快速炭中的最佳参数分配
首次尝试提出与混合电网可再生能源（如太阳能、小型水电和风能等可再生能源）系统相连的快速充电电动汽车 (EV) 站的详细建模，其中考虑了电动汽车的需求特性和到达时间、出发时间、充电状态和电池容量。这有助于实现利润最大化并减少电网的能源需求。首次使用一种名为混合遗传模式搜索 (hGPS) 算法的新型元启发式算法进行模拟。它们用于优化充电站的系统参数，从而最大化净现值 (NPV)。调查是根据电动汽车行为对电动汽车需求的概率分布进行的，并使用考虑小时间隔的顺序蒙特卡罗方法进行模拟。将使用混合遗传模式搜索 (hGPS) 算法获得的经济效益与遗传算法 (GA)、模式搜索 (PS) 算法进行比较，并观察到混合遗传模式搜索 (hGPS) 比其他算法更能实现利润最大化。结果表明，所提方法能够限制系统网络与电网之间的传输容量，从而降低电网对系统网络的影响。
比较寿命终止分配方法
该文档由电池通行证财团发布，其中包含许多来源提供或可能已提供的信息。本文所表达的发现，解释和结论是由电池通行证财团促进和认可的协作过程的结果。电池通过联盟合作伙伴（本文档的下一页列出的合作伙伴）认可了整个项目方法和发现以及电池通行联盟已努力准确地捕获组织所设定的利益相关者职位（包括支持合作伙伴和其他专家），尽管结果可能不一定代表他们所代表的所有个人或组织的视图。电池通行证联盟尚未单独验证外部来源提供的信息，如果这些陈述中的任何一个错误陈述为利益相关者职位，或者位置随着时间的推移而发展，则不能承担责任。
绿色债券分配报告 - Allo Cation -2022
由联邦财政部主持的核心绿色债券小组从2021年联邦预算中选择了合格的支出，并与负责任的联邦政府合作。国际资本市场协会（ICMA）的绿色债券原则是选择合格支出的基础。9选择是根据当前可用的信息进行的，尤其是关于支出计划的目标。公开可用的现有联邦支出的文件。在2022年影响报告中将透明地提出10种可能的影响。根据绿色债券框架，相应发行后一到三年，影响报告通常可获得。
超越界限的地方——在空间不平衡、可再生能源占比较高的电力系统中实现高效的存储分配
描述 t 1 t 2 分配原理 案例 1 无波动性 res 高，d 低 res 高，d 低 无存储 案例 2 无波动性 res 高，d 高 res 高，d 高 无存储 案例 3 发电波动性 res 高，d 高 res 低，d 高 R 中的存储 案例 4 两者的波动性 res 高，d 低 res 低，d 高 R 和 D 之间无差异 案例 5 发电波动性 res 高，d 低 res 低，d 低 无存储 案例 6 需求波动性 res 高，d 低 res 高，d 高 D 中的存储 案例 7 需求波动性 res 高，d 高 res 高，d 低 无存储 案例 8 两者的波动性 res 高，d 高 res 低，d 低 无存储