Математическая модель управления водными ресурсами для адаптации аграрного комплекса к изменению климата
Предложена математическая модель управления водными ресурсами в условиях возрастающей неопределенности. Модель позволяет оценивать риск скачкообразных изменений в поведении гидрологических систем и эффективность стратегий управления адаптацией аграрного комплекса к климатическим изменениям. Розробле...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Компьютерная математика |
|---|---|
| Дата: | 2012 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2012
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84684 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Математическая модель управления водными ресурсами для адаптации аграрного комплекса к изменению климата / К.Л. Атоев, В.А. Пепеляев, А.Б. Садыгов // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2012. — № 1. — С. 23-30. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Предложена математическая модель управления водными ресурсами в условиях возрастающей неопределенности. Модель позволяет оценивать риск скачкообразных изменений в поведении гидрологических систем и эффективность стратегий управления адаптацией аграрного комплекса к климатическим изменениям.
Розроблена математична модель для керування водними ресурсами, яка дозволяє розширити можливості керування за умов зростання невизначеності, дозволяє оцінювати ризик стрибкоподібних змін у поведінці гідрологічної системи та ефективність стратегій керування водними ресурсами для адаптації аграрного комплексу до змін клімату.
A model of behavior of intelligent agents, operating on the basis of higher type (type 2) fuzzy logic, is considered. To describe such aspects of behavior of agent group as a distance between them, velocity matching, and obstacle avoidance, a structure of fuzzy rules is developed. Criteria for estimating efficiency of the behavior of the group of agents with respect to distances and velocities are created.
|
|---|---|
| ISSN: | ХХХХ-0003 |