论文研究 基于遗传算法的灌溉用水分配框架优化

在当今世界，水资源的过度使用和退化正在威胁依赖水和农业的生计的可持续性，面对气候变化和气候多变性，必须增加粮食产量。 需要最佳地利用可用水资源以最大化生产率。 智能气候灌溉的目的是增加灌溉作物系统的单位产量和收入，而又不对环境或其他用水户和用途产生负面影响。 本文使用遗传算法开发了一种水分配模型，以在卡诺河灌溉计划的各个部门中公平分配可用水，从而实现了最优的水量分配和公平的水分配，满足了96.44％的需求。 平均相对供应为0.94，表明所有部门的水供应均等。 该模型是健壮的并且相对容易应用，并且可以被农场管理者用来实现公平和对可用水资源的最佳利用。