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J-GLOBAL ID：202102231615916225   整理番号：21A2619950

不確実性下の重要なインフラストラクチャーのためのリスクと回復力に基づく最適ポスト破壊復旧【JST・京大機械翻訳】

Risk and resilience-based optimal post-disruption restoration for critical infrastructures under uncertainty

著者 (3件)： Alkhaleel Basem A. (Department of Industrial Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR 72701, USA) ,  Liao Haitao (Department of Industrial Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR 72701, USA) ,  Sullivan Kelly M. (Department of Industrial Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR 72701, USA)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 296  号： 1  ページ： 174-202  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨界インフラストラクチャ(CIs)の解体後修復は,しばしば必要な修理作業と関連する輸送ネットワークに関連した不確実性に直面している。しかし,このような課題は,CIレジリエンスの改善に関するほとんどの研究においてしばしば見落とされている。本論文では,システムレジリエンスを最大化する目的で,破壊されたCIネットワークに対する修理活動をスケジュールするために,2段階リスク回避およびリスク中立確率最適化モデルを提案した。両モデルは,修理時間の不確実性と基礎となる輸送ネットワークに費やされる移動時間を説明するシナリオベースの最適化技術に基づいて開発した。破壊後回復タスクに関連した多数の不確実性実現を考えると,待ちと探索の解法に基づく改良高速フォワードアルゴリズムを提供して,望ましい確率的性能計量をもたらす選択シナリオの数を減らした。破壊後スケジューリング計画に関連するリスクを評価するために,条件付き値リスク(CVaR)メトリックをシナリオ削減アルゴリズムを通して最適化モデルに組み入れた。提案した復元フレームワークを,DC電力フロー手順によるフランスのRTE電力ネットワークに適用し,その結果は,修理活動に関連する移動時間を組み込んだ確率的最適化モデルを使用する付加価値を実証した。不確実性の下でのリスク回避意思決定は,特に最悪ケースシナリオにおいて,最適スケジュールと期待レジリエンスに大きく影響する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  スケジューリング ,  ネットワーク ,  付加価値 ,  *不確実性 ,  最適化手法 ,  電力系統 ,  レジリエンス ,  輸送網 ,  臨界 ,  *インフラストラクチャー
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  ホップ数 ,  確率的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 災害救助における(O)OR ,  確率的最適化 ,  復旧 ,  リスク対策

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不確実性 ,  インフラストラクチャー ,  リスク ,  回復 ,  破壊 ,  復旧