Suv taqsimotini avtomatlashtirishda gibrid (MPC+RL) yondashuv
Annotatsiya
Markaziy Osiyo va dunyo suv xo‘jaligida kuzatilayotgan suv taqsimoti muammolarini hal etishda irrigatsiya tizimlarida suv yo‘qotishlarini minimallashtirish hamda iste’molchilar ehtiyojini to'liq qondirish maqsadida suv resurslarini optimal boshqarish shartlarini ishlab chiqish dolzarb hisoblanadi. Ushbu tadqiqotning asosiy maqsadi amaliyotda uchraydigan diskret suv ta'minoti sharoitida resurslarni optimallashtirish va maxsus algoritmik modellarni yaratishdan iborat.Tadqiqotda kanallardagi suvning o‘rnatilmagan harakatini va makon hamda vaqt bo'yicha o'zgarishini ifodalovchi taqsimlangan parametrli dinamik modellar, xususan, Sen-Venan tenglamalari asos qilib olingan. Suv oqimini real vaqt sharoitida boshqarish va noaniqliklarga moslashish maqsadida klassik optimallashtirish hamda intellektual o'rganuvchi usullarni birlashtiruvchi gibrid model qo‘llanilgan. Bunda prognozli boshqaruv (Model Predictive Control — MPC) va mustahkamlovchi o‘rganish (Reinforcement Learning — RL) algoritmlarining integratsiyasidan foydalanilgan.Ishlab chiqilgan gibrid optimal boshqaruv tizimi (MPC+RL) an’anaviy qoida-asoslangan tizimlarga nisbatan o'zgaruvchan muhit sharoitlarida yuqori moslashuvchanlikni namoyish etdi. Gibrid model o'zida global optimallik va real vaqtga moslashuvchanlikni birlashtirgani tufayli, tizimning barqarorligini va suv taqsimoti samaradorligini sezilarli darajada oshirishi hamda suv yo'qotishlarini kamaytirishi isbotlandi.