کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6975119 1453369 2018 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A surrogate-assisted genetic algorithm for the selection and design of highway safety and travel time improvement projects
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم ژنتیک جایگزین برای انتخاب و طراحی پروژه های بهبود ایمنی بزرگراه و سفر
ترجمه چکیده
اقدامات برای بهبود ایمنی بزرگراه می تواند زمان سفر را تحت تاثیر قرار دهد، همانند اقداماتی برای کاهش زمان سفر می تواند ایمنی بزرگراه را تحت تاثیر قرار دهد. به همین دلیل، مدل هایی که در فرایند تخصیص بودجه در پروژه های مختلف بهبود بزرگراه مورد استفاده قرار می گیرند باید به طور همزمان تاثیرات ایمنی و زمان سفر پروژه های جایگزین را در نظر بگیرند. در این مقاله، یک مدل بهینه سازی برای انتخاب مشترک و طراحی پروژه های بهبود ایمنی بزرگراه ها و مسافرت ارائه شده است. این مدل به عنوان یک مسئله بهینه سازی با دو هدف، یکپارچگی مختلط با محدودیت ها در هزینه های پروژه و انواع ترکیب های بهبود پذیر پذیر در سایت های پروژه فرموله شده است. با ترکیب الگوهای رفتاری سفر در فرآیند بهینه سازی، این مدل برای تاثیرات بالقوه شبکه در طرح های بهبود بزرگراه حساب می شود. با توجه به این که سیستم های مدل مورد نیاز در این فرایند زمان گیر هستند، الگوریتم ژنتیکی پیشنهاد شده است که از مدل های جایگزین برای سرعت بخشیدن به کشف راه حل های خوب برای مدل بهینه سازی ارائه شده استفاده می کند. در این الگوریتم، مدل های جایگزین برای تولید تخمین های ارزان قیمت به کارایی محاسباتی گرانبها که اهداف ایمنی تصمیم گیری و زمان سفر را تعیین می کنند، استفاده می شود. همانند فرمول بندی مشکل، اکتشافی پیشنهادی پیشنهاد شده می تواند در ارتباط با مدل های تقاضای مسافرت مبتنی بر رایانه که معمولا توسط سازمان های برنامه ریزی حمل و نقل استفاده می شود، استفاده شود. یک کاربرد تصویری از مدل و اکتشافی راه حل آن با استفاده از یک سناریوی برنامه ریزی فرعی در جنوب غربی پورتوریکو ارائه شده است. علاوه بر نشان دادن کاربرد مدل، از این مثال برای تست دقت پیش بینی جایگزین ها و تاثیر مقادیر پارامترهای مختلف بر عملکرد الگوریتم استفاده شده است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی شیمی بهداشت و امنیت شیمی
چکیده انگلیسی
Measures to improve highway safety can affect travel times, just like measures to reduce travel times can affect highway safety. For this reason, the models used in the process of allocating funds across different highway improvement projects should simultaneously consider the safety and travel time effects of the project alternatives. In this paper, an optimization model is presented for the joint selection and design of highway safety and travel time improvement projects. The model is formulated as a bi-objective, mixed-integer optimization problem with constraints on project costs and on the types of improvement combinations admissible at project sites. By incorporating travel behavior models within the optimization process, the model accounts for the potential network-level effects of highway improvement schemes. Given that the model systems needed in this process are time-consuming, a genetic algorithm is proposed that utilizes surrogate models to accelerate the discovery of good solutions to the presented optimization model. In this algorithm, the surrogate models are used to generate computationally inexpensive approximations to computationally expensive functions that quantify a decision-maker's safety and travel time objectives. Like the problem formulation, the proposed heuristic can be employed in conjunction with computer-based travel demand models commonly used by transportation planning agencies. An illustrative application of the model and its solution heuristic is presented using a hypothetical planning scenario in Southwest Puerto Rico. Besides illustrating the application of the model, the example was used to test the surrogates' predictive accuracy and the impact of different parameter values on the algorithm's performance.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Safety Science - Volume 103, March 2018, Pages 305-315
نویسندگان
,