Resumen

Para el análisis de optimización de programas de mantenimiento de pavimentos, la optimización combinatoria es un problema omnipresente. Los algoritmos genéticos (AG) se utilizan ampliamente para resolver problemas de optimización combinatoria en programas de mantenimiento de pavimentos. Sin embargo, debido a los mecanismos de búsqueda estocástica subyacentes a los AG, es más probable que produzcan una solución relativamente insatisfactoria debido a la convergencia prematura. Por lo tanto, se implementó un algoritmo de búsqueda de cuclillo binario (BCS) para resolver el problema de optimización. Hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se aplica un algoritmo BCS al sistema de gestión de mantenimiento de pavimentos. Se utilizan tres casos hipotéticos para investigar y demostrar la efectividad del algoritmo BCS, en los cuales se considera la degradación del rendimiento basada en la incertidumbre. Los resultados de una comparación entre AG y BCS justifican claramente las ventajas de los caminos de búsqueda subyacentes al B

• Materias:Modelo de rigidez Desempeño estructural Fallas estructurales Estructuras de membrana
• Subjects:Stiffness model Structural performance Structural failures Membrane structures
• Palabras claves:Análisis de optimización; Programas de mantenimiento de pavimentos; Algoritmos genéticos; Problemas de optimización combinatoria; Algoritmo de búsqueda de cuclillo binario; Tomadores de decisiones
• Keywords:Optimization analysis; Pavement maintenance programs; Genetic algorithms; Combinatorial optimization problems; Binary cuckoo search algorithm; Decision makers