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Scalable criticality analysis in interdependent infrastructure systems using functionality graphs
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AI
DOI：10.1016/j.ijdrr.2026.106360.png)
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摘要
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• 介绍了一种可扩展的以人为中心的框架，用于利用功能级建模跨多个基础设施网络进行相互依赖的基础设施分析。
• 将异构功能图（HFGs）和图神经网络（GNNs）与领域专家输入相结合，用于关键性评估。
• 模型细粒度功能依赖关系和级联影响，由异构功能图生成支持，并在专家种子标签上进行鲁棒性测试。
• 提出了一种访问退化因子（ADF），用于利用地理空间参考的可达性和旅行时间指标量化社区级服务中断。
• 使用来自美国美国西堪萨斯州的真实多层基础设施数据，展示了可扩展性、对地理上不连续区域的泛化能力以及相比传统基于模拟方法的计算优势。
Keyword:
Interdependent critical infrastructure systems
Resilience
Complex system
Interdependencies
Smart cities
Critical asset
Robustness
