Details

В работе решается задача оптимального водоснабжения подсолнечника на основе функционально-структурной модели GreenLab с интеграцией уравнения водного баланса почвы. Целью является максимизация урожайности (массы плода) при фиксированном объёме воды, а также поиск компромисса между урожайностью и расходом воды. В ходе исследования построена задача смешанного целочисленного нелинейного программирования с четырьмя параметрами стратегии полива (непрерывные параметры формы бета-распределения и целочисленные – момент начала полива и частота). Для её решения обоснован и адаптирован метаэвристический метод имитации отжига, не требующий вычисления градиента и устойчивый к невыпуклости целевой функции. Выполнена программная реализация на языке Python с графическим интерфейсом на Qt/QML, включающая симулятор роста, однокритериальную оптимизацию и два многокритериальных подхода: метод последовательных уступок и метод свертки критериев с весами по методу анализа иерархий (МАИ). Проведён вычислительный эксперимент, показавший, что наилучшая однокритериальная стратегия достигается при раннем начале полива и умеренно высокой частоте поливов. В двухкритериальной постановке установлено, что небольшая уступка по урожайности позволяет существенно сократить водопотребление и значительно повысить эффективность использования воды. С использованием метода последовательных уступок построен эффективный фронт Парето, а с применением метода анализа иерархий для различных отношений важности критериев выделены характерные группы решений – от режима жёсткой экономии воды до режима максимальной урожайности. Разработанный программный комплекс и полученные количественные закономерности могут служить основой для систем поддержки принятия решений в точном земледелии, позволяя агроному выбирать рациональный режим полива с учётом приоритета урожайности или экономии воды.

The study addresses optimal water supply for sunflower based on the functional-structural model GreenLab coupled with a soil water balance equation. The aim is to maximise yield (fruit mass) under a fixed total water volume, and to find a trade off between yield and water consumption. During the research, the problem is formalised as a mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem with four irrigation strategy parameters (continuous shape parameters of the beta distribution and integer parameters – start date and frequency). The simulated annealing metaheuristic is justified and adapted as a solution method, requiring no gradient information and coping well with non convexity of the objective function. A Python software implementation with a Qt/QML graphical user interface is developed, including a growth simulator, single objective optimisation, and two multi objective approaches: the sequential concessions method and the weighted sum method with weights derived from the analytic hierarchy process (AHP). A computational experiment shows that the best single objective strategy is achieved with early irrigation start and a moderately high irrigation frequency. In the two objective setting, a small yield concession allows a substantial reduction in water consumption and a significant increase in water use efficiency. Using the method of successive concessions, an effective Pareto front is constructed, and using the method of hierarchical analysis, characteristic groups of solutions are identified for various criteria of importance, ranging from strict water conservation to maximum yield. The developed software framework and the obtained quantitative trade offs can serve as a decision support tool for precision agriculture, enabling a grower to choose a rational irrigation schedule according to the priority of either yield or water saving.