Data‐driven distributionally robust optimization of railway alignments in earthquake‐prone regions considering active fault zone risks
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
Railway alignment design in earthquake-prone regions faces many challenges, among which an active fault zone threat is a dominant factor. However, slight attention has been devoted in this field to the complex fault zone risks affecting alignment optimization (AO). To this end, the first-known AO model that estimates active fault zone risks is proposed according to the distributionally robust optimization (DRO) theory. In this model, a data-driven minimax DRO function is formulated to compute the uncertain fault zone risks while optimizing railway alignments. In addition, a degree-of-regret (DoR) chance constraint is developed to trade off solution quality and search conservatism during optimization. To solve this DRO model, a particle swarm algorithm is improved in two ways. First, a Monte Carlo simulation is customized based on several alignment refinement analyses to assess possible railway losses due to uncertain fault zone damages. Afterward, a solution selection operator is devised to determine the best alignment alternatives while tackling the DoR constraint. Ultimately, the proposed DRO model and algorithm are applied to a real-world railway example. Their effectiveness is verified through two sensitivity analyses and by being compared with the best solution found by human designers.
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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