Deep Learning-based Multi-objective Resource Allocation For Interdependent Infrastructure Network Resilience

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

In contrast to traditional regression algorithms, we harness the power of advancedmachine learning techniques, including Linear Regression, Polynomial Regression, Decision Tree Regressor, K-Nearest Neighbors Regressor, Gradient Boosting Regressor,Radius Neighbors Regressor, Bayesian Ridge Regressor, Random Forest Regressor,and Elastic Net Regression. However, what sets this research apart is the integrationof Deep Learning and Graph Neural Networks architecture. These sophisticated models undergo rigorous training and validation, showcasing their remarkable capabilitiesin predicting node significance while simultaneously minimizing restoration costs andmaximizing infrastructure network resilience.To assess model performance, we employ a comprehensive suite of evaluation metrics such as Mean Squared Error (MSE), R-squared, Root Mean Squared Error(RMSE), and Mean Absolute Error (MAE). Notably, the Decision Tree Regressor,KNN Regressor, and Random Forest Regressor consistently outshine their counterparts, delivering the lowest MSE and RMSE scores.This research holds significant practical implications, as it unveils the potentialof our models for real-time node assessment, optimal resource allocation, risk mitigation, and emergency response planning within the complex fabric of InterdependentInfrastructure Networks. Our interdisciplinary approach underscores the importanceof collaboration between infrastructure experts and data scientists, emphasizing ethical considerations and model refinement for responsible predictive modeling in criticalinfrastructure management.This study represents a pioneering effort in advancing node significance prediction within Interdependent Infrastructure Networks. It provides indispensable toolsfor infrastructure operators and resilience planners, highlighting the pivotal role ofdata-driven decision support in safeguarding the functionality of Interdependent Infrastructure Networks and ensuring the well-being of modern society. By seamlesslyintegrating Machine Learning, Deep Learning, and Graph Neural Networks, this research pushes the boundaries of predictive modeling, paving the way for resilient andreliable infrastructure networks in an ever-changing world. Interdependent Infrastructure Networks are the backbone of modern societies, vital for the delivery of essentialservices. This research centers on predicting the significance of nodes within thesenetworks, which are crucial components of contemporary civilization. To enhance infrastructure resilience and reliability, this study leverages a combination of machinelearning models, deep learning models, and graph neural networks in a novel approach.Our methodology explores developing and evaluating predictive models, primarily focusing on enhancing multi-objective resource allocation.In contrast to traditional regression algorithms, we harness the power of advancedmachine learning techniques, including Linear Regression, Polynomial Regression, Decision Tree Regressor, K-Nearest Neighbors Regressor, Gradient Boosting Regressor,Radius Neighbors Regressor, Bayesian Ridge Regressor, Random Forest Regressor,and Elastic Net Regression. However, what sets this research apart is the integrationof Deep Learning and Graph Neural Networks architecture. These sophisticated models undergo rigorous training and validation, showcasing their remarkable capabilitiesin predicting node significance while simultaneously minimizing restoration costs andmaximizing infrastructure network resilience.To assess model performance, we employ a comprehensive suite of evaluationmetrics such as Mean Squared Error (MSE), R-squared, Root Mean Squared Error(RMSE), and Mean Absolute Error (MAE). Notably, the Decision Tree Regressor,KNN Regressor, and Random Forest Regressor consistently outshine their counterparts, delivering the lowest MSE and RMSE scores.This research holds significant practical implications, as it unveils the potential ofour models for real-time node assessment, optimal resource allocation, risk mitigation, and emergency response planning within the complex fabric of InterdependentInfrastructure Networks. Our interdisciplinary approach underscores the importanceof collaboration between infrastructure experts and data scientists, emphasizing ethical considerations and model refinement for responsible predictive modeling in criticalxviiiinfrastructure management.This study represents a pioneering effort in advancing node significance prediction within Interdependent Infrastructure Networks. It provides indispensable toolsfor infrastructure operators and resilience planners, highlighting the pivotal role ofdata-driven decision support in safeguarding the functionality of Interdependent Infrastructure Networks and ensuring the well-being of modern society. By seamlesslyintegrating Machine Learning, Deep Learning, and Graph Neural Networks, this research pushes the boundaries of predictive modeling, paving the way for resilient andreliable infrastructure networks in an ever-changing world.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

ed7f7454-72a3-4a74-a8a4-fffd244b6c47

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

847922_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

تخصيص موارد متعدد الأهداف مبني على التعلم العميق من اجل مرونة شبكات البنية التحتية

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Yasser Almoghathawi ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"قصي محمد كرار محمد","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Deep Learning-based Multi-objective Resource Allocation For Interdependent Infrastructure Network Resilience

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

شبكات البنية التحتية المترابطة هي عمود الحضارات الحديثة، وضرورية لتقديم الخدمات أԽԲساسية. تركز هذه الدراسة على توقع أهمية العقد داخلهذه الشبكات، والتي تعتبر مكونات حاسمة في الحضارة المعاصرة. لتعزيز مرونة وموثوقية البنية التحتية، تستفيد هذه الدراسة من مزيج من نماذجالتعلم آԽԲلي ونماذج التعلم العميق وشبكات أԽԲعصاب الرسومية بطريقة جديدة. تستكشف منهجيتنا تطوير وتقييم نماذج تنبؤية، مع التركيز بشكلأساسي على تحسين تخصيص الموارد متعدد أԽԲهداف.على عكس خوارزميات اԽԲنحدار التقليدية، نستفيد من قوة تقنيات التعلم آԽԲلي المتقدمة، بما في ذلك اԽԲنحدار الخطي، اԽԲنحدار الكثيرالحدود، مصنف شجرة القرار، المجاور أԽԲقرب ، Kمعزز التدرج، المجاور أԽԲقرب بالنطاق، اԽԲنحدار الجسري البايزي، الغابة العشوائية، وانحدار الشبكةالمرنة. ومع ذلك، ما يميز هذا البحث هو تكامل التعلم العميق وهندسة شبكات أԽԲعصاب الرسومية. تخضع هذه النماذج المعقدة لتدريب وتحققصارم، مظهرة قدراتها اԽԲستثنائية في توقع أهمية العقد مع تقليل تكاليف اԽԲستعادة وزيادة مرونة شبكة البنية التحتية في الوقت نفسه.لتقييم أداء النموذج، نستخدم مجموعة شاملة من المقاييس التقييمية مثل الخطأ المربع المتوسط )،، (MSEمربع- Rالخطأ المربع المتوسطالجذري )، (RMSEوالخطأ المطلق المتوسط ). (MAEمن الجدير بالذكر أن مصنف شجرة القرار، المجاور أԽԲقرب ، Kوالغابة العشوائية يتفوقونبانتظام على نظرائهم، مسجلين أدنى درجات MSEو .RMSEتحمل هذه الدراسة تأثيرات عملية هامة، حيث تكشف عن إمكانيات نماذجنا لتقييم العقد في الوقت الحقيقي، تخصيص الموارد أԽԲمثل،xxتخفيف المخاطر، والتخطيط لՏՄستجابة للطوارئ داخل نسيج معقد لشبكات البنية التحتية المترابطة.

إشراف وإعداد

الإشراف

Yasser Almoghathawi

الإعداد

قصي محمد كرار محمد

الاقتباسات الببليوغرافية