Network-level pavement maintenance and rehabilitation planning considering uncertainties using chance-constrained programming
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
In practice, given limited funds, to consider multiple strategic goals/objectives that different stakeholders concern, pavement network-level maintenance and rehabilitation (M&R) planning becomes a multi-objective optimisation (MOO) based project selection and budget allocation problem. In an attempt to solve this problem, most agencies established MOO models under the deterministic situation without appropriate consideration of uncertainties. However, ignoring performance uncertainties often leads to unreasonable decisions. To provide more convincing and reliable pavement M&R decisions, this paper proposes a Chance-Constrained Programming (CCP) based MOO method to incorporate performance uncertainties in network-level single period pavement M&R planning. First, a general deterministic MOO model with budget and network performance constraints is established. Then, three commonly-used statistical forms of network-level performance measures are introduced. To incorporate uncertainties, the probability distribution of each form of performance measure is derived. Based on the CCP method, the MOO model is transformed to an equivalent deterministic formulation as a mixed non-linear integer programming (MNLIP) problem. To demonstrate the proposed method, a case study using real data is conducted. The results show that the proposed method can effectively help decision-makers to appropriately incorporate performance uncertainties in conducting network-level pavement M&R planning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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