New life‐cycle costing approach for infrastructure rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Several rehabilitation planning methods are reported in the literature for public infrastructures, such as bridges, pavements, sewers, etc. These methods, however, are limited to specific types of infrastructures. The purpose of the present research is to develop a novel and generic method for Maintenance and Rehabilitation Planning for Public Infrastructure (M&RPPI), which aims at determining the optimal rehabilitation profile over a desired analysis period. Design/methodology/approach The M&RPPI method is based on life‐cycle costing (LCC) with probabilistic and continuous rating approach for condition states. The M&RPPI uses a new approach of “dynamic” Markov chain to represent the deterioration mechanism of an infrastructure and the impact of rehabilitation interventions on such infrastructure. It also uses genetic algorithm (GA) in conjunction with Markov chains in order to find the optimal rehabilitation profile. A case study is presented with a comparison between the traditional Markov decision process (MDP) and the newly developed method. Findings The new method, which generates lower LCC, is found practical in providing a complete M&R plan over a required study period, compared to a stationary decision policy with the traditional MDP. In addition, GA is found useful in the optimization process and overcomes the computational difficulties for large combinatorial problems. Research limitations/implications The implementation of the developed models is limited to only four alternatives/actions. However, the developed models and framework are superior for MDP. Practical implications The developed methodology and model play essential roles in the decision‐making process. Originality/value The new method is beneficial to researchers and practitioners. It is developed for a single facility; however, it provides a major step towards a broader infrastructure management system and capital budgeting problems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».