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Enregistrement W4409478016 · doi:10.1016/j.tre.2025.104131

Retrofit or new construction? Strategic budget allocation to improve transportation network redundancy under uncertain disruptions

2025· article· en· W4409478016 sur OpenAlexaboutno aff
Kai Qu, Xiangdong Xu, Weiwen Zhou, Anthony Chen

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Part E Logistics and Transportation Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch Grants Council, University Grants CommitteeUniversity Grants CommitteeNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRedundancy (engineering)Transport engineeringStrategic planningFlow networkBudget constraintComputer scienceBusinessOperations researchEngineeringEconomicsReliability engineeringMicroeconomicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Provide an efficient tool for resilience-oriented transportation planning. • Justify model solutions theoretically and through numerical experiments. • Explore complementary advantages of link construction and retrofitting. • Highlight the tradeoff between new construction and redundancy improvement. • Recommend retrofitting in cases of high disruption probability and cost disparity. Enhancing transportation network redundancy is an effective approach to proactively improving network resilience and mitigating the consequences of potential disruptions. This research addresses a route diversity redundancy-oriented strategic transportation network planning problem that involves the integration of two typical means: (1) constructing new infrastructure (e.g., road segments and bridges) and (2) retrofitting existing infrastructure. The two means differ in their mechanisms, effectiveness, and costs. To determine the optimal budget allocation between the two means, we establish a stochastic programming model that minimizes the expected loss of network redundancy (measured by network-level efficient routes) under uncertain disruptions. To overcome challenges due to the non-explicit redundancy formulation and the exponentially growing solution space, we provide an approximation algorithm to efficiently solve the model. Model extensions to include practical concerns, such as planners’ preferences for new construction and fairness in O-D-level redundancy, are also discussed. Using the 0–1 knapsack transformation, we theoretically elucidate the tradeoffs and priorities in retrofitting and new construction under varying disruption probabilities and cost disparities between the two means. We show the features of the model solutions and the applicability of the method using a 16-node network and the realistic Winnipeg network. We demonstrate that the model flexibly adjusts the budget allocation ratio between new link construction and link retrofitting under various conditions of disruption probability, cost disparity and budget level, effectively leveraging their complementary advantages to enhance network redundancy. In conditions with low disruption probabilities, low ratios of new link construction cost to retrofitting cost, and sufficient budgets, the scheme tends to favor new link construction. However, increasing the allocation for constructing new links — while beneficial for redundancy in the normal state — may conflict with reducing redundancy loss under disruptive events. Notably, we identify a critical budget threshold beyond which redundancy loss transitions from positive to negative, offering insights for determining appropriate budget levels. The proposed mathematical framework and numerical findings may provide practical support for planners in justifying redundancy-oriented decision-making (e.g., project prioritization), contributing to advancing efforts toward resilient urban infrastructure planning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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