<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">environment</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Природообустройство</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Prirodoobustrojstvo</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1997-6011</issn><publisher><publisher-name>РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.26897/1997-6011-2024-4-12-19</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">environment-566</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>МЕЛИОРАЦИЯ, ВОДНОЕ ХОЗЯЙСТВО И АГРОФИЗИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>LAND RECLAMATION, WATER ECONOMY AND AGROPHYSICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Оптимизация мероприятий технической эксплуатации оросительных систем методами искусственного интеллекта</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Optimization of measures for the technical operation of irrigation systems by artificial intelligence methods</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0003-4014-4770</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Рогачев</surname><given-names>Д. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Rogachev</surname><given-names>D. А.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Рогачев Дмитрий Алексеевич, канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник отдела природоохранных и информационных технологий</p><p>127434, г. Москва, ул. Большая Академическая, 44, стр. 2</p><p> </p></bio><bio xml:lang="en"><p>Dmitry A. Rogachev, CSc (Eng), leading researcher at the department of natural resources and information technology</p><p>Moscow</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>All-Russian Research Center for Hydraulic Engineering and Land Reclamation named after A.N. Kostyakov</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>01</day><month>11</month><year>2024</year></pub-date><volume>0</volume><issue>4</issue><fpage>12</fpage><lpage>19</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Рогачев Д.А., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Рогачев Д.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Rogachev D.А.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://environment.timacad.ru/jour/article/view/566">https://environment.timacad.ru/jour/article/view/566</self-uri><abstract><sec><title>Цель исследований – разработка конструктивного решения выбора первоочередных объектов ремонтно-восстановительных работ c использованием методов искусственного интеллекта в условиях ограниченного бюджетного финансирования эксплуатационных мероприятий оросительных систем. В работе использованы методы системного анализа и математического моделирования включая бинарные переменные для проведения дискретной оптимизации методами эволюционно-генетического программирования. На основе анализа поддержки управленческих решений средствами математического обеспечения обосновано использование методов оптимизации прогнозируемых воздействий включая выбор дискретных вариантов для повышения функциональности и эффективности планируемых мероприятий технической эксплуатации. Распределение ограниченных финансовых ресурсов осуществляется на модели многокритериальной оптимизации, включающей в себя минимизацию потерь поливной воды при увеличении площади орошаемых земель и повышении финансовых показателей водохозяйственной организации, что повышает качество управленческих воздействий. Практическая значимость НИР определяется разработкой инновационного инструментария для решения задачи распределения ограниченных ресурсов на проведение ремонтно-восстановительных работ мелиоративного водохозяйственного комплекса с использованием методов искусственного интеллекта. Апробация предлагаемых решений, осуществленная на материалах службы эксплуатации Государственного бюджетного учреждения Республики Крым «Крымское управление водного хозяйства и мелиорации», показала целесообразность масштабного внедрения методов количественной оценки управленческих решений. Технико-экономические показатели планируемых мероприятий соответствуют ожидаемым значениям и обеспечивают выполнение таких требований, как полнота, гарантирующая получение с их помощью необходимой и достаточной для принятия решений информации, и наличие надежных источников получения достоверных и доступных данных для информационного наполнения показателей и критериев.</title></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The purpose of the study is to develop a constructive solution for choosing priority objects of repair and restoration works using artificial intelligence methods in conditions of limited budget financing of operational measures of irrigation systems. The paper uses methods of system analysis and mathematical modeling, including binary variables for discrete optimization using evolutionary genetic programming methods. Based on the analysis of management decision support by means of mathematical support, the use of optimization methods for predicted impacts is justified, including the choice of discrete options to increase the functionality and effectiveness of planned technical operation measures. The allocation of limited financial resources is carried out on the model of multi-criteria optimization, including minimizing irrigation water losses, while increasing the area of irrigated land and increasing the financial indicators of the water management organization, which improves the quality of management impacts. The practical significance of research is determined by the development of innovative tools to solve the problem of allocating limited resources for carrying out repair and restoration work of the municipal water management complex using artificial intelligence methods. The approbation of the proposed solutions, carried out on the materials of the operation service of the State Budgetary Institution of the Republic of Crimea “Crimean Department of Water Management and Melioration”, proved the expediency of large-scale implementation of methods for quantitative assessment of management decisions. The technical and economic indicators of the planned activities correspond to the expected values and ensure the fulfillment of the following requirements: completeness, ensuring that they provide the necessary and sufficient information for decision-making; availability of reliable sources of reliable and accessible data for the information content of indicators and criteria.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>гидромелиоративная система</kwd><kwd>техническая эксплуатация</kwd><kwd>ремонтно-восстановительные работы</kwd><kwd>распределение ресурсов</kwd><kwd>моделирование</kwd><kwd>многокритериальная оптимизация</kwd><kwd>эволюционно-генетическое программирование</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>hydro-reclamation system</kwd><kwd>technical operation</kwd><kwd>repair and restoration work</kwd><kwd>resource allocation</kwd><kwd>modeling</kwd><kwd>multi criteria optimization</kwd><kwd>evolutionary genetic programming</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Худякова Е.В., Степанцевич М.Н., Горбачев М.И. Цифровые технологии в АПК. Учебник. М.: ООО «Мегаполис», 2022. 220 с. EDN: YLLCWI.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Khudyakova E.V. Digital technologies in agriculture. Textbook / E.V. Khudyakova, M.N. Ste-pantsevich, M.I. Gorbachev. M.: Megapolis LLC, 2022. 220 p. ISBN978-56049097-9-9. – EDN YLLCWI.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Манжина С.А., Ванеева П.Д. Исследование возможности создания объектов цифровой мелиорации в Российской Федерации // Beneficium. 2019. № 2 (31). С. 34-46. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2019.2(31).34-46.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Manzhina S.A. Investigation of the possibility of creating digital land reclamation facilities in the Russian Federation / S.A. Manzhina, P.D. Vaneeva // Beneficium. 2019. No. 2(31). pp. 34-46. DOI 10.34680/BENEFICIUM.2019.2(31).34-46.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2010. 366 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Orlova I.V., Polovnikov V.A. Economic and mathematical methods and models: computer modeling. Textbook. Moscow: INFRA-M, 2010. 366 p</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rogachev D.A., Yurchenko I.F., Rogachev A.F. Management and Optimization of Systematic Water Adjustment by Economic-Mathematic Modeling Methods and AI // International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, 10-16 сентября 2023 г. Sochi: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2023. PР. 888-893. DOI: 10.1109/RusAutoCon58002.2023.10272907.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rogachev D.A. Management and Optimization of Systematic Water Adjustment by Econ-ic-Mathematical Modeling Methods and AI / D.A. Rogachev, I.F. Yurchenko, A.F. Rogachev // 2023 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), Sochi, September 10-16, 2023. So-chi: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2023. P. 888-893. – DOI 10.1109/RusAutoCon58002.2023.10272907.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Иванов П.И., Ткаченко И.В. Экономико-математическое моделирование в АПК: учебное пособие. Ростов-на-Дону: Феникс, 2013. 254 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ivanov P.I. Tkachenko, I.V. Economic and mathematical modeling in agriculture. A study guide. Rostov on Don, Phoenix, 2013. 254 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Olgarenko V.I., Olgarenko I.V., Olgarenko V.I. Technical condition diagnostics of the water supply facilities in the irrigation systems // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Kislovodsk, 1-5 октября 2019 г. Vol. 698 (2). Kislovodsk: Institute of Physics Publishing, 2019. Pр. 022060. DOI: 10.1088/1757-899X/698/2/022060.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Olgarenko V.I. Technical condition diagnostics of the water supply facilities in the irrigation systems / V.I. Olgarenko, I.V. Olgarenko, V.I. Olgarenko // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Kislovodsk, October 01-05, 2019. Vol. 698(2). Kislovodsk: Institute of Physics Publishing, 2019. P. 022060. – DOI 10.1088/1757-899X/698/2/022060.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Куприяновский В.П., Липунцов Ю.П., Гринько О.В., Намиот Д.Е. Агрокультура 4.0: синергия системы – систем, онтологии, интернета вещей и космических технологий // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Т. 6, № 10. С. 46-67.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Agroculture 4.0: synergy of system – systems, ontology, Internet of Things and space technologies / V.P. Kupriyanovsky Yu.P. Lipuntsov, O.V. Grinko, D.E. Namiot // In-ternational Journal of Open Information Technologies. 2018. Vol. 6, No. 10. P. 46-67.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бандури М.А. Диагностика технического состояния и оценка остаточного ресурса работоспособности водопроводящих сооружений оросительных систем. 2-е изд., перераб. и доп. Новочеркасск: ЛИК, 2021.178 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Banduri M.A. Diagnostics of the technical condition and assessment of the residual life of the water supply facilities of irrigation systems / M.A. Bandurin. – 2nd edition, revised and supplemented. Novocherkassk: LIK, 2021.178 p. ISBN978-5-906932-03-8.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бородычев В.В., Рогачев Д.А. Оптимизация параметров оросительной системы в условиях сочетания в еЕ пределах орошаемого массива с богарным // Мелиорация и водное хозяйство. 2007. № 6. С. 23.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Borodychev V.V. Optimization of irrigation system parameters in conditions of combination of an irrigated massif with a rain forest within its limits / V.V. Borodychev, D.A. Rogachev // Melioration and water management. 2007. No. 6. P. 23.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Власов М.В., Васильев М.С., Григоров С.М. Теоретическое обоснование совершенствования эксплуатации оросительных систем // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2018. № 3 (31). С. 23-38. DOI: 10.31774/2222-1816-2018-3-23-38.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vlasov M.V. Theoretical justification for improving the operation of irrigation systems / M.V. Vlasov, M.S. Vasiliev, S.M. Grigorov // Scientific Journal of the Russian Research Institute of Melioration Problems. 2018. No. 3(31). P. 23-38. – DOI 10.31774/2222-1816-2018-3-23-38</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рогачев Д.А., Юрченко И.Ф., Рогачев А.Ф. Управление системным водораспределением на основе экономико-математического моделирования и методов искусственного интеллекта // Мелиорация и гидротехника. 2023. Т. 13, № 3. С. 87-106. DOI: 10.31774/2712-9357-2023-13-3-87-106.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rogachev D.A. Management of systemic water distribution based on economic and mathematical modeling and artificial intelligence methods / D.A. Rogachev, I.F. Yurchenko, A.F. Rogachev // Melioration and hydraulic engineering. 2023. V. 13, No. 3. P. 87-106. – DOI 10.31774/2712-9357-2023-13-3-87-106.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Юрченко И.Ф. Информационное обеспечение планирования мероприятий технической эксплуатации оросительных систем нового поколения // Основные результаты научных исследований института за 2017 год: Сборник научных трудов. М.: ВНИИГиМ имени А.Н. Костякова, 2018. С. 352-363.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yurchenko I.F. Information support for planning measures for technical operation of irrigation systems of a new generation / I.F. Yurchenko // The main results of the Institute’s scientific research in 2017: a collection of scientific papers. Moscow: A.N. Kostyakov Research Institute, 2018. P. 352-363.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Годовой отчет по технической эксплуатации за 2022 год Красногвардейского филиала Государственного бюджетного учреждения Республики Крым «Крымское управление водного хозяйства и мелиорации». Раздел II. Водопользование и гидрометрия.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Annual report on technical operation for 2022 of the Krasnogvardeysky branch. Section II. Water use and hydrometry. The State budgetary Institution of the Republic of Crimea “Crimean Department of Water Management and Land Reclamation”.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sharma S., Pathak B.K. &amp; Kumar R. Multi-objective Service Composition Optimization Smart Agriculture Using Fuzzy-Evolutionary Algorithm. Oper. Res. Forum 5, 43 (2024). https://doi.org/10.1007/s43069-024-00319-7</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sharma S., Pathak B.K. &amp; Kumar R. Multi-objective Service Composition Optimization Smart Agriculture Using Fuzzy-Evolutionary Algorithm. Oper. Res. Forum 5, 43 (2024). https://doi.org/10.1007/s43069-024-00319-7</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Salotagi S., Mallapur J.D. Multi-objective modified emperor penguin optimization for resource allocation in internet of things agriculture applications. Multimed Tools Appl 83, 61139-61164 (2024). https://doi.org/10.1007/s11042-023-18064-0</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Salotagi S., Mallapur J.D. Multi-objective modified emperor penguin optimization for resource allocation in internet of things agriculture applications. Multimed Tools Appl 83, 61139-61164 (2024). https://doi.org/10.1007/s11042-023-18064-0</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
