論文の概要: Learning-Based Multi-Criteria Decision Making Model for Sawmill Location Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04996v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 18:46:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.392099
• Title: Learning-Based Multi-Criteria Decision Making Model for Sawmill Location Problems
• Title（参考訳）: ソウミル位置問題に対する学習型多点決定モデル
• Authors: Mahid Ahmed, Ali Dogru, Chaoyang Zhang, Chao Meng,
• Abstract要約: 本研究では,機械学習(ML)とGISに基づく位置解析をMCDMを介して統合するフレームワークを提案する。 ミシシッピ州(MS)のケーススタディで提案モデルの有効性を実証し,最も適した製材所を特定する。 LB-MCDMモデルにより得られた適合性マップの検証により,MSランドスケープの10-11%が製材所に適した場所であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9664868857169693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Strategically locating a sawmill is vital for enhancing the efficiency, profitability, and sustainability of timber supply chains. Our study proposes a Learning-Based Multi-Criteria Decision-Making (LB-MCDM) framework that integrates machine learning (ML) with GIS-based spatial location analysis via MCDM. The proposed framework provides a data-driven, unbiased, and replicable approach to assessing site suitability. We demonstrate the utility of the proposed model through a case study in Mississippi (MS). We apply five ML algorithms (Random Forest Classifier, Support Vector Classifier, XGBoost Classifier, Logistic Regression, and K-Nearest Neighbors Classifier) to identify the most suitable sawmill locations in Mississippi. Among these models, the Random Forest Classifier achieved the highest performance. We use the SHAP (SHapley Additive exPlanations) technique to determine the relative importance of each criterion, revealing the Supply-Demand Ratio, a composite feature that reflects local market competition dynamics, as the most influential factor, followed by Road, Rail Line and Urban Area Distance. The validation of suitability maps generated by our LB-MCDM model suggests that 10-11% of the MS landscape is highly suitable for sawmill location.
• Abstract（参考訳）: 製材所の戦略的配置は、木材サプライチェーンの効率、利益性、持続可能性を高めるために不可欠である。 本研究は,機械学習(ML)とGISに基づく空間的位置解析をMCDMを介して統合する学習ベース多目的意思決定(LB-MCDM)フレームワークを提案する。 提案されたフレームワークは、サイト適合性を評価するために、データ駆動、バイアスなし、レプリカ可能なアプローチを提供する。 本稿では,ミシシッピ州(MS)におけるケーススタディを通じて,提案モデルの有用性を実証する。 5つのMLアルゴリズム(ランサムフォレスト分類器、サポートベクター分類器、XGBoost分類器、ロジスティック回帰器、K-Nearest Neighbors分類器)を適用し、ミシシッピ州で最も適した製材所を特定する。 これらのモデルの中で、ランダムフォレスト分類器は最高性能を達成した。 我々は、SHAP(SHapley Additive exPlanations)技術を用いて、各基準の相対的重要性を判断し、地域市場競争のダイナミクスを反映した複合的特徴であるサプライ・デマンド比を最も影響力のある要因として明らかにし、続いて道路、鉄道、都市部距離について述べる。 LB-MCDMモデルにより得られた適合性マップの検証により,MSランドスケープの10-11%が製材所に適した場所であることが示唆された。

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