Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. El trabajo trata sobre la toma de decisiones en infraestructuras viales sostenibles. Para ello se utiliza una variante personalizada de la técnica NSGA-II con operadores de reparación para una optimización multiobjetivo. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
El documento propone un enfoque novedoso que combina la optimización multiobjetivo (MOO) con técnicas de toma de decisiones basadas en criterios múltiples (MCDM) para el diseño y la selección de estructuras modulares prefabricadas de hormigón armado (RCPMF) en infraestructuras viales, con un enfoque en la sostenibilidad. El estudio evalúa la eficacia de tres operadores de reparación a la hora de optimizar los objetivos económicos, ambientales y sociales, y utiliza algoritmos personalizados y un análisis del ciclo de vida (LCA) para una evaluación precisa. Los resultados muestran que el operador de reparaciones basado en estadísticas ofrece soluciones con un menor impacto en todas las dimensiones y demuestra una variabilidad mínima, lo que lo convierte en el más adecuado para cumplir con los requisitos de diseño del RCPMF.
Las contribuciones más importantes de este trabajo son las siguientes:
- El documento presenta un enfoque novedoso que combina la optimización multiobjetivo (MOO) con técnicas de toma de decisiones basadas en criterios múltiples (MCDM) para el diseño y la selección de estructuras modulares prefabricadas de hormigón armado (RCPMF) en infraestructuras viales, con un enfoque en la sostenibilidad.
- El estudio evalúa la eficacia de tres operadores de reparación (basados en estadísticas, aleatorios y de proximidad) a la hora de optimizar los objetivos económicos, ambientales y sociales.
- El artículo presenta una versión personalizada del algoritmo NSGA-II (NSGA-II) de clasificación no dominada, complementada con un análisis detallado del ciclo de vida (LCA), para facilitar la evaluación precisa de las funciones objetivas.
- El artículo demuestra el uso de dos técnicas de MCDM, a saber, la ponderación aditiva simple (SAW) y (FUCA), para puntuar y clasificar las soluciones MOO.
- La investigación proporciona una estrategia clara y metódica para integrar el MOO y el MCDM, formando un marco coherente para la implementación práctica en contextos de ingeniería complejos.
- El estudio destaca la importancia de tener en cuenta los principios de sostenibilidad desde la fase de diseño y de emplear las técnicas de MOO para encontrar soluciones equilibradas y óptimas en la ingeniería civil.
Abstract:
Integrating sustainability principles into the structural design and decision-making processes for transportation infrastructure, particularly concerning reinforced concrete precast modular frames (RCPMF), is recognized as crucial for ensuring environmentally responsible, economically feasible, and socially beneficial outcomes. In this study, this challenge is addressed, with the significance of sustainable development in modern engineering practices being underscored. A novel approach, which combines multi-objective optimization (MOO) with multi-criteria decision-making (MCDM) techniques, is proposed, tailored specifically for the design and selection of RCPMF. The effectiveness of three repair operators—statistical-based, random, and proximity based—in optimizing economic, environmental, and social objectives is evaluated. Precise evaluation of objective functions is facilitated by a customized Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) algorithm, complemented by a detailed life cycle analysis (LCA). The utilization of simple additive weighting (SAW) and fair un choix adéquat (FUCA) methods for the scoring and ranking of the MOO solutions has revealed that notable excellence in meeting the RCPMF design requirements is exhibited by the statistical-based repair operator, which offers solutions with lower impacts across all dimensions and demonstrates minimal variability. MCDM techniques produced similar rankings, with slight score variations and a significant correlation of 0.9816, showcasing their consistent evaluation capacity despite distinct operational methodologies.
Keywords:
Multi-objective optimization; multi-criteria decision-making; modular structure; life cycle sustainability; NSGA-II; simple additive weighting; fair un choix adéquat.
Reference:
RUIZ-VÉLEZ, A.; GARCÍA, J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Sustainable Road Infrastructure Decision-Making: Custom NSGA-II with Repair Operators for Multi-objective Optimization. Mathematics, 12(5):730. DOI:10.3390/math12050730
Os paso el artículo para su descarga, pues se ha publicado en abierto: