Оптимизация мероприятий технической эксплуатации оросительных систем методами искусственного интеллекта

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.

1. Худякова Е.В., Степанцевич М.Н., Горбачев М.И. Цифровые технологии в АПК. Учебник. М.: ООО «Мегаполис», 2022. 220 с. EDN: YLLCWI.

2. 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.

3. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2010. 366 с.

4. 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.

5. Иванов П.И., Ткаченко И.В. Экономико-математическое моделирование в АПК: учебное пособие. Ростов-на-Дону: Феникс, 2013. 254 с.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. Sharma S., Pathak B.K. & 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

15. 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