ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ МИНИМИЗАЦИИ УЩЕРБА
ПРИ ДЕФИЦИТЕ ВОДНЫХ РЕСУРСОВ
Абдуллаев А., Жарқинов Д.У.
Ферганский филиал ТУИТ
Выступая Президент Республики Узбекистан Шавкат Мирзиѐев на 72-й сессии
генеральной ассамблеи ООН отметил ―Говоря о проблемах обеспечения безопасности и
стабильности в Центральной Азии, нельзя обойти такой важный вопрос, как совместное
использование общих водных ресурсов региона‖ [1].
Одним из ключевых параметров в задаче согласования перспектив развития производства
и экологического водопользования является экономического ущерб от загрязнения водных,
земельных и других природных ресурсов.
Оптимизация расхода воды на орошение по максимуму продуктивности не дает
окончательного решения вопроса о сбережении водных ресурсов, так как не отвечает на
основной вопрос: какой объем воды может быть сохранен в экологическом балансе при
196
многоводье и на сколько можно уменьшить потери в орошаемом земледелии от
нерационалного использования воды при маловодье. В связи с этим рассмотрим методику
нормирования воды на орошение. В основе этой методики лежит ожидаемая величина
атмосферных осадков, среднегодовая температура, количество воды от таяния снегов в горах и
т.д. Последнее устанавливается по гидромодульным районам и выдается сельскохозяйственным
предприятиям в виде планируемой нормы.
Очевидно, что в многоводные годы разность между плановой нормой, установленной по
гидромодулю, количеством воды,полученным в соответствии с рассчитанным по уравнению (1)
дает величину прямой экономии водных ресурсов. Сложнее обстоит дело при ожидаемом
маловодье. В этом случае необходимо решить задачу минимизации ущербов от недополивов в
одних предприятиях при удовлетворительном состоянии с орошением в других. Или, другими
словами, необходимо так распределить наличную воду, чтобы минимизировать потери валовой
продукции.
Последовательность решения задачи в логической постановке такова:
1. Определить плановую оросительную норму воды для конкретной группы хозяйств;
2. Рассчитать по уравнению (1) необходимое количество воды для получения максимума
продуктивности по технико-экономическим условиям каждого хозяйства;
3. Откорректировать норму водопользования каждого отдельного хозяйства по максимуму
суммарных потерь от недополива в данном регионе.
В математической постановке составление компьютерной программы заключается в
следующем:
1. Решается задача линейного программирования:
X
1
max
X
1
a X
i
i
i
1
12
(1)
где
a
- коэффициент регрессионного уравнения;
X
1
- переменный отклик;
X
2
- предсказывающие переменные (предикторы) при ограничениях
X
2
3 X
8
Э X
4
L X
9
З
0
1
X
j
2
X
11
M (2)
Z
1
X
6
Z
2
X
12
+ X
16
-X
2
=0
X
1
> Ф
2
ЗX
11
- X
7
=0
В результате получаем субоптимальные решения: X*
i
(
i
=1,n) и границы устойчивости по
переменным
B*
i
X*
i
C*
i
(3)
2. Решается задача минимизации функции
f x
( )
(
)
/
X / X X - 1
X
X
0,
3
*
1
1
2
4
*
5
*
100
(4)
на множестве:
M = X,Q R B
X
C
X
C B
X
C B
X
C
s
*
*
3
*
*
4
*
*
5
*
*
/
,
,
,
, .
. ,
*
*
*
*
i
i
b
3
3
4
4
5
5
187
2 3
(5)
Алгоритм решения задачи заключается в следующем: для каждого
i
- го отрезка
a
i
,
i
i
=1,5 задано число V
i
точек деления отрезка на k
i
-1 равных частей.
Каждый узел x
kj
полученной таким образом сетки множества M может быть принят за
начальное приближение X
0
для решения задач минимизации.
Координаты
X
X
X
X
1
3
4
5
mi
mi
mi
mi
mi
a
,
,
,
,
точки
X
mi
определяются
следующим образом:
X
M
X
i
mi
i
i
i
a
(
)
,
1
(6) где
X
i
i
i
i
b
a
k
1
.
3. Решается задача нахождения локального минимума функции из каждого X
0
,
удовлетворяющего наложенным ограничениям. Точка, в которой достигается помещенный
197
локальный минимум функции среди всех полученных, принимается для дальнейших
вычислений в качестве исходной.
4. Решается задача минимизации функции из найденной точки X
+
и до достижения
требуемой точности, либо исчерпания числа итераций.
Do'stlaringiz bilan baham: |