Les systèmes de gestion des revêtements (SGR) sont essentiels pour formuler un plan d'amélioration du capital (PAC) rentable qui respecte les contraintes budgétaires. Les techniques d'optimisation sont vitales pour améliorer l'efficacité de ces plans. Parmi les différentes méthodes disponibles, les algorithmes génétiques (AG) sont particulièrement efficaces pour identifier des solutions optimales dans des scénarios complexes. Cette étude présente un modèle d'optimisation par priorité basé sur les AG, conçu pour sélectionner les projets d'amélioration routière les plus bénéfiques tout en respectant les limites budgétaires. Le modèle a été appliqué au vaste réseau routier de Fort Wayne, Indiana, en tenant compte de facteurs critiques tels que l'allocation budgétaire, la classification des routes, les PASER, les options de traitement et les coûts associés. Les résultats démontrent l'efficacité du modèle dans la priorisation des projets, garantissant que les fonds disponibles sont utilisés pour maximiser l'impact sur les conditions routières. En s'appuyant sur les AG, cette approche améliore non seulement les processus décisionnels, mais fournit également un cadre solide pour les efforts futurs de gestion des revêtements. Dans l'ensemble, l'intégration des algorithmes génétiques dans les SGR peut conduire à des améliorations d'infrastructure plus stratégiques et économiquement viables.
Promothes Saha (mar,) a étudié cette question.