La ingeniería de pavimentos es una encrucijada entre la ingeniería geotécnica y la ingeniería de transporte con una sólida base en los materiales de construcción. Existen diferentes aplicaciones de los algoritmos de optimización en la ingeniería de pavimentos, las cuales enfatizan la gestión del pavimento por sus implicaciones socioeconómicas y el cálculo inverso de las propiedades de las capas por su complejidad. Una revisión detallada de la literatura muestra que la optimización ha sido una preocupación permanente en la ingeniería de pavimentos; sin embargo, solo en las últimas dos décadas, el incremento del poder computacional permitió la implementación de técnicas de optimización metaheurísticas con resultados prometedores en la investigación y en la práctica. La gestión del pavimento requiere poderosas herramientas de optimización para problemas con objetivos múltiples, como minimizar costos y maximizar el estado del pavimento desde el nivel de la red hasta el del proyecto con presupuestos limitados. Una cantidad sustancial de investigaciones se centra en los algoritmos genéticos (AG), pero los nuevos desarrollos incluyen inteligencia de partículas (PSO, ACO y ABC). El estudio debe ir más allá de las redes de pequeño tamaño para mejorar la gestión de la infraestructura vial existente (pavimento, puentes) con base en criterios mecanicistas y de confiabilidad.
Pavement engineering is a crossroads between geotechnical and transportation engineering with a sound base on construction materials. There are multiple applications of optimization algorithms in pavement engineering, emphasizing pavement management for its socioeconomic implications and back-calculation of layer properties for its complexity. A detailed literature review shows that optimization has been a permanent concern in pavement engineering. However, only in the last two decades, the increase in computational power allowed the implementation of metaheuristic optimization techniques with promising results in research and practice. Pavement management requires powerful optimization tools for multi-objective problems such as minimizing costs and maximizing the pavement state from network to project level with constrained budgets. A substantial amount of research focuses on genetic algorithms (GA), but new developments include particle intelligence (PSO, ACO, and ABC). The study must go beyond small-sized networks to improve the management of existing road infrastructure (pavement, bridges) based on mechanistic and reliability criteria.
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