Risk management of multi-state multi-component bridge systems using partially observable Markov decision processes
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructure systems play a critical role in providing continuous services to societies. Exposure to stressors such as aging, demand loads, and environmental factors threatens the functionality and safety of infrastructure systems, highlighting the necessity for proper decision-making frameworks. Toward this goal, in the light of imperfect asset condition state evaluation, this paper presents a stochastic framework based on partially observable Markov decision process (POMDP) for the determination of optimal maintenance actions. A feature of this approach is its ability to effectively and accurately manage large scale, multi-state multi-component bridge systems. To overcome the dimensionality curse of the decision-making for such large systems without losing accuracy, the “counting process” state reduction technique is applied and conformed in a novel way. Further, to significantly reduce the computational runtime while keeping the accuracy in a high level, a randomized point-based value iteration POMDP is utilized. The proposed framework is applied to a case study bridge system with four steel girders and one concrete deck. Results of 12 random runs showed acceptable convergence in the optimized average expected long-run reward. The applied framework provides optimal policies for the concrete deck and girders in each of the possible states. It is also concluded that the combination of the POMDP decision-making framework and the “counting process” technique gives rise to an efficient and accurate approach for the optimal management of large scale systems.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».