Stochastic Risk Assessment with a Lagrangian Solution for the Optimal Cost Allocation in High-Speed Rail Networks
Notice bibliographique
Résumé
In large-scale high-speed rail networks (HSRNs), the occurrence of occasional malfunctions or accidents is unavoidable. The key issue considered in this study is the optimal allocation of the maintenance costs, based on the stochastic risk assessment for HSRNs. Inspired by the theoretical risk evaluation methods in the complex network, three major factors, including the local effects, global effects, and component self-effects are considered in the process of assessing the impact on the network components (nodes or lines). By introducing the component failure occurrence probability, which is considered to be an exponential function changing with the component maintenance costs, a feasible stochastic risk assessment model of the HSRNs together with the component impact assessment is proposed that can better unify the impact assessment of both the high-speed rail stations and railways. An optimal allocation algorithm based on a Lagrangian relaxation approach is designed. Correspondingly, the optimal cost allocation scheme can be determined using the algorithm to eliminate the various HSRN risks under the given costs. Furthermore, a real-world case study of the HSRNs in eastern China is illustrated. Compared with the genetic algorithm, the simulation shows that the approach can solve the optimal cost allocation problem to more effectively reduce the risks of large-scale HSRNs in practice.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».