Cette recherche a été financée en partie par le soutien reçu de subventions de l&#39;Agence américaine de protection de l&#39;environnement Les bassins hydrographiques du programme (Projet n WS97704801) ciblée, la dynamique de la National Science Foundation des systèmes couplés naturelles et humaines (Projet DEB1010259-CARD-KLIN), et le ministère américain de l&#39;Agriculture, l&#39;Institut national de Foodand Agriculture Projet agricole coordonné (Projet # 20116800230190-CARD-).

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M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Hybrid+Genetic+Algorithm+for+Multiobjective+Problems+with+Activity+Analysis-based+Local+Search.">A Hybrid Genetic Algorithm for Multiobjective Problems with Activity Analysis-based Local Search.</a> Eur. J. Operat. Res. , (2007).</li><li>Zitzler, E., Laumanns, M., Thiele, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SPEA2:+Improving+the+Strength+Pareto+Evolutionary+Algorithm+for+Multiobjective+Optimization.">SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization.</a> CIMNE. , 95-100 (2002).</li></ol>

Aucun conflit d&#39;intérêt déclaré.

Nous construisons un système intégré de simulation-optimisation cadre à la recherche de Pareto-efficaces des ensembles de configurations des bassins versants impliquant la moins coûteuse mélange et l&#39;emplacement des pratiques de conservation agricoles à atteindre une série d&#39;objectifs au niveau des bassins versants de réduction des nutriments. Un schéma conceptuel du système de simulation-optimisation est présenté dans la Figure 8. Simulation des bassins versants, y compris la simul...

spatial multiobjective optimization of agricultural conservation practices using a swat model and an evolutionary algorithm

Trouver les coût-efficacité (c.-à-la moins coûteuse) des moyens de cibler les investissements pratiques de conservation pour la réalisation des objectifs spécifiques de qualité de l&#39;eau à travers le paysage est d&#39;une importance primordiale dans la gestion des bassins versants. Les méthodes traditionnelles de l&#39;économie de trouver la solution la moins coûteuse dans le contexte des bassins versants (par exemple, 5,12,20) supposent que les impacts hors site peut être précisément décrite comme une proportion de la pollution des sites générés. De telles approches sont probablement pas représentatifs du processus de pollution réelle dans un bassin versant, où les impacts des sources polluantes sont souvent déterminés par la complexité des processus biophysiques. L&#39;utilisation des modernes à base physique, répartis dans l&#39;espace des modèles de simulation hydrologiques permet un plus grand degré de réalisme en termes de représentation du processus, mais nécessite une élaboration d&#39;un cadre de simulation-optimisation où le modèle devient une partie intégrante de l&#39;optimisation. Évolutionalgorithmes aires semblent être un outil d&#39;optimisation particulièrement utile, capable de faire face à la nature combinatoire d&#39;un bassin versant de simulation-optimisation problème et permettre l&#39;utilisation du modèle de qualité de l&#39;eau plein. Les algorithmes évolutionnaires traiter une répartition spatiale particulière des pratiques de conservation dans un bassin versant comme une solution candidate et d&#39;utiliser les ensembles (populations) de solutions candidates itérative appliquant les opérateurs stochastiques de sélection, recombinaison, mutation et de trouver des améliorations en ce qui concerne les objectifs d&#39;optimisation. Les objectifs d&#39;optimisation dans ce cas sont de minimiser pollution diffuse dans le bassin versant, en réduisant au minimum le coût des pratiques de conservation. Un ensemble récent et en expansion de la recherche est d&#39;essayer d&#39;utiliser des méthodes similaires et intègre des modèles de qualité de l&#39;eau au sens large avec des méthodes d&#39;optimisation évolutionnaires 3,4,9,10,13-15,17-19,22,23,25. Dans cette application, nous démontrons un programme qui suit Rabotyagov et al. L &#39;approhaque et intègre un 7 moderne et couramment utilisé SWAT modèle de qualité de l&#39;eau avec un algorithme évolutionnaire multiobjectif SPEA2 26, et l&#39;utilisateur spécifié ensemble de pratiques de conservation et leurs coûts pour rechercher les frontières de compromis entre les coûts complets des pratiques de conservation et spécifiée par l&#39;utilisateur qualité de l&#39;eau objectifs. Les frontières de quantifier les compromis auxquels sont confrontés les gestionnaires de bassins versants en présentant la gamme complète des coûts liés à des objectifs différents amélioration de la qualité de l&#39;eau. Le programme permet une sélection de configurations de bassins versants réalisation des objectifs spécifiés qualité de l&#39;eau et une amélioration de la production des cartes de placement optimisé des pratiques de conservation.

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Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm

Ce travail démontre l&#39;intégration d&#39;un modèle de qualité de l&#39;eau avec un composant d&#39;optimisation en utilisant des algorithmes évolutionnaires pour résoudre optimale (la moins coûteuse) mise en place de pratiques de conservation agricoles pour un ensemble donné d&#39;objectifs d&#39;amélioration de la qualité des eaux. Les solutions sont générées en utilisant une approche multi-objectifs, ce qui permet une quantification explicite des compromis.

Optimisation multiobjectif spatiale des pratiques agricoles de conservation en utilisant un modèle SWAT et un algorithme évolutionnaire

Finding the cost-efficient (i.e., lowest-cost) ways of targeting conservation practice investments for the achievement of specific water quality goals ...

spatial-multiobjective-optimization-agricultural-conservation

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12.9K vues.  University of Washington. Ce travail démontre l'intégration d'un modèle de qualité de l'eau avec un composant d'optimisation en utilisant des algorithmes évolutionnaires pour résoudre optimale (la moins coûteuse) mise en place de pratiques de conservation agricoles pour un ensemble donné d'objectifs d'amélioration de la qualité des eaux. Les solutions sont générées en utilisant une approche multi-objectifs, ce qui permet une quantification explicite des comprom...