Application of Genetic Algorithm for Inspection Process in the PMS by Optimal Surveyed Inspection Units

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 740

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

TTC14_320

تاریخ نمایه سازی: 30 دی 1394

چکیده مقاله:

Pavement is an important infrastructure that requires to maintenance andrehabilitation (M&R) activities in the pavement management system (PMS).An important part of PMS is the pavement inspection process. This processconducts for determining the pavement condition index (PCI) and starts fromdividing a network to sections and continues to smaller units as inspectionunits. Surveying all of these is costly and time consuming for transportationagencies. So the strategies for selecting specific number of inspection units assurveyed inspection units are applied for acceptably accurate pavementcondition. In this paper develops genetic algorithm (GA) for determining thepavement condition with optimal number and place of surveyed inspectionunits. The GA with objective function of minimizing the total network error iscoded in an m-file of MATLAB software. To demonstrate the effect ofproposed GA for solving the present problem, a pavement network wasapplied as a case study that is located in district No.16 of Tehran municipality.The results illustrates that the methodology of this research can to present anautomated framework for the pavement inspection process and it helpsmanagers and inspectors for better decision making with minimum error andtime.

نویسندگان

Ashkan Allahyari Nik

M.Sc. Student, Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

Fereidoon Moghadas Nejad

Associate Professor, Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Eiben, A.E., and Smith, J.E. (2003), Introduction to evolutionary computing, ...
  • Sivanandam, S.N., and Deepa, S.N. (2008), Introduction to Genetic Algorithms, ...
  • نمایش کامل مراجع