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Network-Level Urban Pavement Optimization Using Priority-Based Genetic Algorithm Methodology
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AI
DOI：10.3390/infrastructures11050168.png)
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摘要
En 中文
路面管理系统（PMS）对于制定符合预算约束的成本效益资本改善计划（CIP）至关重要。优化技术对于提高这些计划的效率至关重要。在各种可用方法中，遗传算法（GA）在复杂场景中识别最优解方面尤其有效。本研究介绍了一种基于GA的优先级优化模型，旨在选择最有益的道路改善项目，同时保持在预算限制内。该模型应用于印第安纳州福特·韦恩的广泛道路网络，考虑了预算分配、道路分类、PASERs、处理方案及相关成本等关键因素。结果表明，该模型在项目优先级排序方面有效，确保可用资金被用于最大限度地改善道路状况。通过利用GA，这种方法不仅增强了决策过程，还为未来的路面管理工作提供了稳健的框架。总体而言，将遗传算法集成到PMS中可以促进更具战略性和经济合理的基础设施改善。
Keyword:
risk
Pavement Surface Evaluation and Rating (PASER)
optimization
genetic algorithm
pavement management systems
AI总结
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期刊
I
IF:
2.9
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777
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2.5K
机构
引用论文
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