Optimierungsmodell - Probabilistische Optimierung der Strassenunterhaltsmassnahmen mittels Markov-Ketten und Monte-Carlo-Simulation / Optimization Model - Probabilistic optimization of street maintenance works using Markov chains and Monte Carlo simulation
2010
Die mathematische Optimierung des Strassenunterhalts im Rahmen eines umfassenden Erhaltungsmanagementmodells ermoeglicht eine effiziente Massnahmenplanung zur Sicherung des gewuenschten Funktionalitaetsniveaus mit minimalem Kosten fuer alle Stakeholder. Im Rahmen eines Forschungsprojekts in Kooperation mit dem Schweizerischen Bundesamt fuer Strassen (ASTRA) wurde am Institut fuer Bau- und Infrastrukturmanagement der ETH Zuerich ein holistisches Modell fuer die Entwicklung und Optimierung von Erhaltungsstrategien und konkreter Erhaltungsvarianten fuer Strassennetze entwickelt. Das Teilmodell zur dynamischen Optimierung der Massnahmenplanung (LC-Erhaltungsoptimierungsmodell) wurde in einer vorherigen Veroeffentlichung fuer eine deterministische Anwendung dargestellt (ITRD-Nummer D365827). Aufbauend auf diesen Grundlagen wird hier ein probabilistisches Verfahren zur Simulation der Erhaltungsoptimierung auf der Basis einer Kombination von Markov-Ketten und Monte-Carlo-Simulation entwickelt. Die Kombination der beiden Verfahren ermoeglicht es, saemtliche unsicherheitsbehafteten Parameter des Erhaltungsmanagements in die Simulation einzubeziehen, um eine umfassende probabilistische Auswertung moeglicher optimaler Loesungen zu erhalten. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: The mathematical optimization of street maintenance as one element of a comprehensive maintenance management model enables measure for assuring the required level of functionality to be planned efficiently and at minimal cost for all stakeholders. The Institute for Construction and Infrastructure Management at ETH Zurich joined forces with the Swiss Federal Roads Authority (ASTRA) on a research project to develop a holistic model for designing and optimizing street maintenance strategies, and developing specific maintenance variants for street networks. The sub-model for dynamic optimization of the measure planning process (LC maintenance optimization model) for deterministic application has already been presented in a previous publication or (ITRD number D365827). On this base, a probabilistic method for simulating maintenance optimization using a combination of Markov chains and Monte Carlo simulation is now being developed. The combination of the two methods allows all of the parameters involved in maintenance management that are surrounded by uncertainty to be incorporated in the simulation in order to obtain a comprehensive probabilistic evaluation of the possible optimum solutions. (A)
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