Optimal tradeoffs between the security and cost of critical buildings and infrastructure systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle