Optimization of measures for the technical operation of irrigation systems by artificial intelligence methods | Оптимизация мероприятий технической эксплуатации оросительных систем методами искусственного интеллекта

English. 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 limited financial resources are allocated with 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 the research is determined by the development of innovative tools to solve the problem indicated above. The developed solutions were approbated using the materials of the operation service of the State Budgetary Institution of the Republic of Crimea "Crimean Department of Water Management and Melioration". It 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.

Russian. 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. Путем 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 проходит 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 указанной выше задачи. Предлагаемые решения апробированы на материалах службы эксплуатации Государственного бюджетного учреждения Республики Крым "Крымское управление водного хозяйства и мелиорации". Показана 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.