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Detailergebnis zu DOK-Nr. 50935

Entwicklung eines Optimierungsalgorithmus für die Entscheidungsfindung im Pavement Management (Orig. engl.: Evaluation of shuffle complex algorithm for pavement management decision making)

Autoren	C. Nunoo E. Agyei
Sachgebiete	12.0 Allgemeines, Management

Computational intelligence applications in pavement and geotechnical systems: Proceedings of the 2nd International Workshop on Artificial Intelligence and Mathematical Methods in Pavement and Geomechanical Systems, Newark, Delaware, USA, USA, 11-12 August 2000. Rotterdam u.a.: Balkema, 2000, S. 37-47, 3 B, 1 T, zahlr. Q

Wegen der Schwierigkeiten bei den traditionellen Programmierungsmethoden (Iineare, integrale und dynamische Programmierung), die Prioritäten bei Straßenerhaltungsprogrammen zu beschreiben und in Optimierungsmodelle umzusetzen, wurden neue, auf evolutionstheoretischen Ansätzen basierende Methoden ( neurale Netzwerke, genetische Algorithmen, Fuzzy Logic etc.) entwickelt. In diesem Bericht wird eine Optimierungstechnik beschrieben, die als Shuffled Complex Evolution (SCE) Algorithmus bezeichnet wird. Dieser Ansatz basiert auf dem Genetischen Algorithmus, welcher auf den Mechanismen der natürlichen Auslese aufbaut. Die natürliche Auslese wird durch drei Operatoren im Programm umgesetzt. Diese betreffen die Selektion, die Kreuzung und die Mutation. Für den Kreuzungsoperator wird eine sehr komplexe Prozedur verwendet. Im Mutationsoperator wird das schwächste Objekt jeweils durch ein stärkeres ersetzt. Der SCE Algorithmus ist in der Lage, Optimierungsprobleme bei der Programmbildung durch PMS für mehrere Jahre unter mehrfachen Randbedingungen zu lösen. Die Bewertungsfunktionen sind derart gestaltet, dass auf Netzebene ein Maximalwert der Kosten-Nutzen-Rate durch die entsprechende Auswahl der Strategien erreicht wird. Dabei werden Budgeteinschränkungen berücksichtigt und die Angebotsqualität im Straßennetz über einem bestimmten Niveau gehalten.