Optimal tradeoffs between the security and cost of critical buildings and infrastructure systems
Notice bibliographique
Résumé
Explosive terrorist attacks targeting critical buildings and infrastructure systems pose a formidable threat worldwide, having caused 12,425 casualties and $20 billion in direct economic losses in 2015 alone.Designers of these critical buildings attempt to minimize the security risks to site personnel and buildings by analyzing and selecting the most effective combination of: (1) increasing the standoff distance between site assets and potential locations of explosive attacks; (2) constructing blast-mitigating perimeter walls; and (3) hardening site facilities.To support designers in this critical and challenging task, this paper presents the development of a multi-objective optimization model capable of generating optimal tradeoffs between minimizing total site destruction levels and minimizing site construction costs.The model computations are performed utilizing the nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) because of its proven capability in modeling non-linear objective functions and constraints, and its successful modeling of previous facility layout problems.The model performance was evaluated using a case study of a hypothetical military forward operating base, and the results illustrated the novel capabilities of the developed model in identifying design configurations that generate optimal tradeoffs between the aforementioned optimization objectives.These capabilities are expected to support designers in their ongoing efforts to construct cost-effective sites that minimize the security risks to personnel and buildings from the threat of explosive terrorist attacks.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».