坦桑尼亚公路署(TANROADS)开发了一个叫做TANBRIDGEMAN桥梁养护管理系统,在当前版本的2002有以下特点: (我)

年度桥库存数据;

在任何设施管理场景中,如在桥梁管理系统,问题变成了如何优化桥梁养护的同时满足三个相互矛盾的目标。这三种类型的目标objectives-oriented优先级如下: (1)

破坏条件评级为依据的优先级:项目将评级排名的条件;即项目评级最高的条件(最破损状态)将得到的首要任务;

这理想的解决方案是定义为解决方案,收益率值最小(或最大)的所有标准相互冲突的目标。换句话说,我们需要开发一个 多目标最优索引。这个指数可以作为一个有效的优先级最优性准则的恶化桥组件进行维护( 1]。

条件评估桥梁结构的检测中是一个关键的恶化的程度对在原来的条件下的桥梁。

我们需要预测的速度恶化(过渡)桥接组件内部网络的桥梁。

从历史数据从正则条件获得评级桥接组件,桥的预测条件指数(BCI)可以使用转移概率计算( 2- - - - - - 4),产生的桥期间收集的数据检查和提出了形式的损伤状态矩阵或向量如下: (1) p t = p o P 我 t , 的向量 p o 定义了初始状态的破坏 p o = ( p o ( 我 ) ] 我 = 1 , b ,在那里 p o ( 我 ) 状态的概率 我 在时间 t = 0 。通常,评级的损害 我 = 1 - - - - - - 9 ,如果一个桥接组件分为状态1号它意味着该组件在其原始状态(的条件),而条件状态9号指的是大多数破损。

P 我 t 桥接组件在状态的概率是 我 后的时间间隔 t 和被定义为 (2) P 我 t = ( p t ( 我 ) ] 我 = 1 , b 。 预期条件指数 f 为桥接组件 x 决定从瞬态概率计算使用以下方程: (3) f ( x ) = ( 1 P 1 t + 2 P 2 t + 3 P 3 t + 4 P 4 t + 5 P 5 t + 6 P 6 t + 7 P 7 t + 8 P 8 t + 9 P 9 t ) , 在哪里 t 是时候了。

在许多桥梁管理系统(BMS)桥条件的一个特定的元素,这种情况下,桥面、评估和分配数量。这种影响检查员利率桥面的状况和分配状况评级的甲板上。这个条件评级由映射的水平观察损伤结构在视觉检查和无损评价(或预测使用经验或统计方法)到一个离散的1到9评定量表。条件状态随时间变化数据的历史条件分析的基础上,通常一个离散时间离散状态的假设的基础上,利用马尔可夫链模型( 5, 6]。分析导致建立过渡概率可以用来预测未来桥条件( 7]。

我们的目标条件的评级,因此,目标是最大化的条件和桥组件的性能。

我们需要确定每个项目的维护成本(个人在网络桥接组件),这取决于当时的水平恶化进行维护操作。

从经验中可以预测维护成本提高条件指数桥组件的条件 j 来 我 ( 我 > j ) 。这种影响项目排名而言,增加维护成本,即条件指数预测预期越高越高维护成本。

我们的目标是优先考虑项目最少的维护成本。

在发达国家的欧氏模型通常是基于用户成本的额外费用由使用替代交通转移的路线由于桥梁关闭直到维护活动的成就。然而,对于大多数发展中国家,这个选项可用的调水线路通常不是用户成本问题指的是社会成本,同时交通流是搁置等待维修活动的成就。

用户成本为代表的总和期间所有费用由用户维护活动和主要取决于维修活动的持续时间( 1]。

我们的目标是优先级最高的项目用户成本。

维护优化问题的概念是桥所有者或管理者试图同时满足几个目标,如提高桥梁安全、维护成本最小化,用户成本的最小化。维护管理问题的解决方案可以使用多准则、多目标优化的技术。然而,最优的概念并不明显,因为存在多个不可通约的和相互冲突的目标,所以,没有单一的最优解,同时产量所需的所有目标函数最小(或最大)。这个效应一个帕累托最优的概念被引入作为一种解决多目标优化问题( 8, 9),目标获取维护策略 x * 帕累托最优。数学上,多目标维护优化可以表示如下。

找到 (4) x * = ( x 1 * , x 2 * , … , x n * ] = 最优 , 这样 (5) f ( x ) = ( f 1 ( x ) , f 2 ( x ) , … , f n ( x ) ] = 最低 x ∈ Ω , ∑ j = 1 n C 米 , t ( x j ) ≤ C 马克斯 ⁡ , Ω = { x ∈ N : CR ( x ) ≥ CR 阈值 } , 在哪里 x * 是向量的最佳解决方案, N 是整个组桥组件, f 是向量的优化目标, C 米 , t 维护成本的项目吗 x j * 在时间 t , C 马克斯 ⁡ 可用的预算,CR条件评级,然后呢 Ω 是缺乏桥组件的子集。

由于复杂性参与真正的最适条件,妥协的解决方案被建议在文献中(例如, 10- - - - - - 12]等)使用一个“满意”解决方案,达到最好的妥协之间相互竞争的目标。它是理想的解决方案,所有标准收益率最小(或最大)值。

决心“满意”的解决方案是实现通过最小化距离的帕累托最适条件的所谓“理想的解决方案。”

提出了多目标指数(MOI) ( 8]。莫伊被定义为加权和规范化的价值偏离理想的解决方案 f * 测量的家庭 l p 指标: (6) 莫 我 p ( x ) = ( ∑ j = 1 米 w j p ( | f j ( x ) - - - - - - 最小值 ⁡ ⁡ f j ( x ) 马克斯 ⁡ ⁡ f j ( x ) - - - - - - 最小值 ⁡ ⁡ f j ( x ) | ) p ] 1 / p , 在哪里 w 值取决于决策者的风险承受能力在处理的目标。的选择 p 表明的重要性给予不同的偏离理想的解决方案。

最不发达国家道路网络非常基本的。以坦桑尼亚的情况为例,我们发现由于缺乏运作的铁路公路网络非常欠缺。坦桑尼亚的道路网络是坦桑尼亚以及周边国家,包括刚果民主共和国的东部地区(DRC)、赞比亚、马拉维、布隆迪、卢旺达和乌干达。坦桑尼亚道路网应该是这样的,如果一个闭包之间的一条动脉发生基巴哈和Mlandizi坦赞公路在雨季,弯路这样的一个闭包,通常很长,变得不可逾越的导致极端用户成本。

相对于路面恶化的一个补丁(锅洞等),桥恶化将需要彻底关闭网络动脉,因此,重要的是开发一个合理分配资源的方法在网络桥梁养护水平,也就是说,考虑到桥的条件和临界的动脉道路网络的特殊桥梁通过索引处理优先级。如图 1是道路交通网络的示意图的达累斯萨拉姆。因为它可以观察到在这个草图替代路线是坑坑洼洼的砾石公路(虚线)和桥梁不认为公共汽车和重型卡车运送货物到邻国。

本文研究中报道的条件之间的桥甲板达累斯萨拉姆和Mlandizi额定基于上述模型。维护成本确定基于历史数据从坦桑尼亚获得公路机构(TANROADS)。

在这项研究中极端用户成本估计如图 2通过考虑这一事实没有转移路线在维修过程中考虑(i)道路用户等待时间在交通流搁置等待完成维护活动和(2)瘫痪的经济活动由于道路封闭。

维护的时间基于BCI TANBRIDGEMAN已经建立。

表中给出 1桥梁数据被认为是在这项研究中显示的值桥条件指数,如BR-5显示在图是哪一个 3、维护和用户成本由于大桥关闭期间的实施维护活动。

呈现在图 4是归一化的值(规范化的最大值)。

相互冲突的目标函数的性质是明显的表 1和图 4因为项目最高的紧迫性的条件指数(项目3号)都不一样的维护成本(项目编号9)和用户的成本(项目编号8)。

考虑到过度维护用户成本决定在场景1只是寻求桥梁1号、2、5和7,而剩下的优先考虑场景2。

使用的最小莫伊标准( 6),发现“令人满意的”解决方案是项目7号作为一个给予的首要任务是反映在图上 5。

本文提供了一个可行的方法在桥面维修优化适应情况下的极端用户成本普遍在极端贫穷的地区公路基础设施。维护优先级的基础上同时满足几个相互矛盾的目标不仅限于合理的用户成本,还可以包括极端情况下的场景迂回的道路不是可行的。多目标优化方法仍然有效应用情况下的极端用户成本由于交通流搁置等待维修活动的成就。