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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Компьютерная математика
Date:2012
Main Authors: Атоев, К.Л., Пепеляев, В.А., Садыгов, А.Б.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84684
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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