基于NSGA-Ⅲ的桥梁网络多目标维修决策优化研究  
  					  										
						戴理朝 康哲 陈瑞 王磊 
					 
															
					长沙理工大学,湖南长沙 410114  
										
						 
   										
    					Study on multi-objective maintenance decision optimization for bridge networks based on NSGA-Ⅲ  
  					  					  					
						Dai Lizhao Kang Zhe Chen Rui Wang Lei 
					 
															
						Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China    
									
				
				
					
						
							
								
									
										
											
                        					 
												
													
													    
													    	
									 
								 
								
																										
													    
													    		                            						                            																	    摘要  桥梁网络维护方案的制定需权衡多个决策目标以保障其运营安全。为推动桥梁网络维护的低碳化,考虑桥梁网络在运营和维护期间的碳排放,以桥梁网络整体性能最优、碳排放量和维修总成本最小为目标,以桥梁个体满足最低性能要求为约束条件,构建桥梁网络多目标维修决策优化模型,并率先将NSGA-Ⅲ算法应用到桥梁网络维修决策领域,通过其参考点策略从大量的非支配解集中筛选更优的桥梁网络维修方案,以实现网络性能、维护成本和低碳环境的综合考量。模型求解过程中,从收敛性能、解集分布和目标函数性能分析三方面,研究多目标下NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ的求解效果。研究结果表明:NSGA-Ⅱ在求解桥梁网络双目标维修决策优化问题上要优于NSGA-Ⅲ,而NSGA-Ⅲ更适合求解目标个数为3个及以上的桥梁网络维修决策多目标优化问题;对于桥梁网络性能-成本-环境的多目标优化,NSGA-Ⅲ可获得更低的成本、更低的碳排放量和更高的网络性能,这表明NSGA-Ⅲ是求解桥梁网络多目标维修决策优化问题非常有效的工具。 
																										     
													    
													    	
															 
														 
												  		
															关键词  :
																																																																桥梁工程 , 
																																																																	 桥梁网络 , 
																																																																	 多目标优化 , 
																																																																	 碳排放 , 
																																																																	 NSGA-Ⅲ算法 , 
																																																																	 NSGA-Ⅱ算法  
																																  
															 
																																																								
														
															
															    															        
															    															    															 
														 
														 																											    																											
													
												 
												
												
												
													
														
															
																
																																																																																																										
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