L’Online Hidden Markov Model (OHMM) si distingue per la sua capacità di gestire dinamicamente l’aggiornamento dei parametri durante la fase di addestramento, mantenendo il modello inizialmente statico mentre si raccolgono sufficienti statistiche. Questo processo di “congelamento precoce” stabilizza l’allenamento, permettendo un accumulo affidabile di informazioni prima di modificare effettivamente il modello, come evidenziato dalla diminuzione progressiva e costante dell’errore di log-verosimiglianza dopo le prime 250 iterazioni. Tale stabilità rappresenta un aspetto fondamentale nella modellazione di sistemi complessi come quelli geologici durante le fasi di scavo.

L’OHMM è in grado di inferire stati nascosti con elevata precisione, soprattutto per i casi più critici come lo stato di alto rischio (s3), il quale viene identificato con alta probabilità lungo tutta la progressione dello scavo. Gli stati di rischio basso (s1) e medio (s2), pur non corrispondendo esattamente ai dati osservati, risultano semanticamente coerenti, specialmente in situazioni di breve durata caratterizzate da eventi nuovi e probabilità distribuite quasi equamente tra gli stati. Ciò riflette la natura intrinsecamente incerta e variabile dei fenomeni geologici, e la capacità del modello di fornire giudizi ponderati in presenza di dati incompleti o ambigui.

Rispetto a tecniche di apprendimento automatico tradizionali come reti neurali (NN) e macchine a vettori di supporto (SVM), l’OHMM mostra una superiore stabilità e accuratezza nella previsione a lungo termine. Mentre NN e SVM tendono a perdere efficacia e presentano prestazioni fortemente dipendenti dal dataset, modelli come LSTM, HMM e soprattutto OHMM mantengono un livello costante di accuratezza. L’OHMM eccelle ulteriormente grazie alla sua capacità di aggiornare i parametri in modo online, permettendo di prevedere il rischio geologico con precisioni superiori (0.968 a 300 iterazioni e 0.902 a 600 iterazioni), senza richiedere dati storici completi.

Questa capacità di inferire stati nascosti rende l’OHMM particolarmente adatto all’applicazione pratica nei progetti di scavo, dove spesso i dati sono limitati o incompleti, specie nelle prime fasi. La meccanica di estensione della sequenza di osservazioni consente infatti al modello di stimare accuratamente i parametri anche in presenza di dati parziali, con un’affidabilità che si mantiene entro un intervallo di confidenza del 99%. Ciò amplia notevolmente la compatibilità del modello con scenari reali di monitoraggio geologico continuo durante l’avanzamento dello scavo.

L’analisi delle matrici di confusione evidenzia come OHMM mantenga una sensibilità elevata verso la classificazione degli stati di rischio, soprattutto il “rischio alto”, a differenza di altri algoritmi che spesso falliscono nel riconoscere tali situazioni in tempi più avanzati. Questo aspetto è cruciale, poiché una tempestiva e affidabile identificazione degli stati ad alto rischio può prevenire incidenti e ottimizzare le decisioni ingegneristiche.

Infine, la previsione multi-step effettuata con OHMM mostra come l’aumento della quantità di dati osservati nel tempo migliori progressivamente la precisione della predizione, consentendo di anticipare eventi fino a 150 anelli avanti con alta affidabilità. Questo aspetto dimostra la capacità del modello non solo di adattarsi dinamicamente al contesto in evoluzione, ma anche di offrire un supporto concreto nella pianificazione e gestione delle attività di scavo.

È importante comprendere che, sebbene l’OHMM rappresenti un significativo passo avanti nella previsione del rischio geologico, la complessità dei fenomeni naturali comporta sempre una componente di incertezza intrinseca. La capacità del modello di fornire stati “incerti” o giudizi ponderati in presenza di dati ambigui non è una limitazione, ma piuttosto una caratteristica essenziale che riflette la realtà dei processi geologici. Per questo motivo, l’utilizzo dell’OHMM deve essere sempre integrato con l’esperienza ingegneristica e con altre fonti di informazione, per garantire decisioni basate su un quadro il più completo e affidabile possibile.

Come si può affrontare l’ottimizzazione multi-obiettivo nei progetti complessi di costruzione: il caso dell’allineamento di linee ferroviarie sotterranee

Le metodologie di ottimizzazione multi-obiettivo (MOO) sono riconosciute come strumenti efficaci per risolvere problemi con obiettivi contrastanti e per supportare il processo decisionale. Tuttavia, nel contesto dei progetti di costruzione, l’applicazione di queste tecniche rimane ancora limitata. Una delle principali difficoltà risiede nel fatto che le MOO generano tipicamente numerose soluzioni ottimali, rendendo complessa la scelta finale da parte del decisore. Ad esempio, Koo et al. hanno individuato fino a 250 soluzioni ottimali per un problema di compromesso tra tempo e costo nella costruzione, dimostrando come la moltitudine di opzioni possa diventare un ostacolo piuttosto che un vantaggio per chi deve decidere.

Per superare questa difficoltà, è necessario integrare le tecniche di ottimizzazione con regole aggiuntive che permettano di restringere l’insieme delle soluzioni in funzione di condizioni specifiche, completando così il processo e migliorando l’applicabilità pratica delle MOO nei cantieri. Un approccio basato su algoritmi genetici (GA) risulta particolarmente adatto per affrontare tali sfide, grazie alla sua capacità di gestire obiettivi contrastanti in contesti complessi. Il metodo proposto prevede di identificare variabili decisionali e obiettivi, costruire relazioni matematiche tra essi, e infine eseguire l’ottimizzazione, ottenendo un insieme di soluzioni ottimali che riflettono differenti compromessi tra gli obiettivi in gioco.

Nel caso di uno studio sull’allineamento di una linea di tunnel, il decisore può quindi selezionare dalla frontiera di Pareto una soluzione che si avvicini maggiormente a un ideale di equilibrio, supportando così una decisione informata e flessibile. Questa capacità di offrire una gamma di soluzioni ottimali permette di analizzare i trade-off sotto molteplici dimensioni, ampliando la comprensione delle dinamiche di progetto e facilitando l’adattamento a variazioni delle condizioni o delle informazioni disponibili.

L’ottimizzazione multi-obiettivo si rivela particolarmente rilevante nell’ambito delle linee metropolitane, fondamentali per lo sviluppo urbano. Negli studi condotti, si è osservato che strutture di rete più complesse, come quelle basate su configurazioni di ellissi sovrapposte, risultano più efficienti e affidabili rispetto a semplici anelli. Algoritmi come la ricerca Tabu hanno inoltre contribuito a identificare corridoi ottimali per nuove linee, con l’obiettivo di aumentare la resilienza del trasporto pubblico. Tuttavia, mentre l’impatto di nuove linee sulle infrastrutture cittadine è stato ampiamente analizzato, poco si è indagato sulle problematiche relative all’allineamento tra stazioni esistenti, un tema di grande complessità data la presenza di comunità consolidate e infrastrutture preesistenti.

L’algoritmo genetico, introdotto da Holland negli anni ’70, riprende i principi della selezione naturale e si distingue per la sua capacità di esplorare ampi spazi di soluzioni con una complessità computazionale contenuta. Nel contesto delle costruzioni, questa metodologia consente di ottenere non una singola soluzione, ma una serie di soluzioni non dominate che formano la frontiera di Pareto. Ogni soluzione in questa frontiera è tale che migliorare un obiettivo implicherebbe necessariamente un peggioramento di un altro, riflettendo così il conflitto intrinseco tra i parametri in gioco. Sebbene ciò rappresenti un vantaggio in termini di esplorazione delle alternative, introduce anche il problema di come selezionare una soluzione finale tra molteplici opzioni ugualmente valide.

Nel tentativo di superare questo limite, si rende necessario sviluppare metodi in grado di ridurre la gamma delle soluzioni, integrando criteri di preferenza o condizioni esterne che consentano di scegliere la soluzione più adatta al contesto specifico. La letteratura tende tuttora a focalizzarsi su pochi parametri primari, quali costi, tempi e qualità, ma risulta fondamentale estendere l’analisi anche a obiettivi più specifici e meno tangibili, come l’efficienza del sistema o il comfort degli utenti. Nel caso di allineamenti di tunnel, per esempio, la frequenza di passaggio dei mezzi influisce sull’efficienza del trasporto, mentre il design orientato al comfort può determinare il successo commerciale e il recupero degli investimenti.

La costruzione di nuove linee metropolitane comporta inevitabilmente un impatto multidimensionale sull’ambiente urbano, coinvolgendo strategie di sviluppo della città, flussi di traffico e sicurezza degli edifici circostanti. Per questa ragione, un approccio di ottimizzazione multi-obiettivo deve considerare tanto fattori generali, come tempo e costi, quanto elementi specifici, come le caratteristiche di sistema e la qualità dell’esperienza utente. La flessibilità di tale approccio permette di affrontare la complessità intrinseca di questi progetti, fornendo strumenti per un’analisi più approfondita e una migliore gestione dei compromessi.

L’approccio GA-based presentato, applicato al problema dell’allineamento di un tunnel, si struttura in tre fasi fondamentali: l’analisi del problema, la costruzione delle relazioni tra variabili e obiettivi, e l’esecuzione del processo di ottimizzazione. La fase di analisi è cruciale, in quanto consente di definire con precisione le variabili decisionali, i vincoli, e le funzioni di fitness che tradurranno gli obiettivi in termini matematici. Questa struttura permette di modellare con efficacia le interazioni tra parametri e di ottenere una rappresentazione realistica delle condizioni di progetto. Il risultato finale è un set di soluzioni ottimali che offrono diverse opzioni di compromesso, arricchendo il processo decisionale con una visione multidimensionale e personalizzabile.

È importante sottolineare che l’ottimizzazione multi-obiettivo non si limita a fornire una risposta unica e definitiva, ma mira a supportare il decisore nel processo di valutazione di soluzioni complesse, in cui fattori tecnici, economici e sociali si intrecciano. La scelta finale deve quindi considerare non solo i risultati quantitativi dell’ottimizzazione, ma anche gli aspetti qualitativi e le condizioni mutevoli del contesto operativo. Questo implica una continua revisione e adattamento delle strategie di progetto, dove la flessibilità e la capacità di integrare nuove informazioni rappresentano elementi chiave per il successo.

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