The application of harmony search and genetic algorithms for the simultaneous optimization of integrated reservoir–FARM systems (IRFS)*. (16th February 2021)

• Record Type: Journal Article
• Authors: Ranjbar, N.; Anvari, S.; Delavar, M.
• Is Part Of: Irrigation and drainage. Volume 70:Number 4(2021)
• Page Start: 743
• Page End: 756
• Publication Date: 2021-02-16
• Subjects: crop yield -- irrigation scheduling -- optimization -- reservoir operation -- Sattarkhan Dam; optimisation -- fonctionnement du réservoir -- rendement des cultures -- planification de l'irrigation -- barrage de Sattarkhan; Irrigation engineering -- Periodicals; Drainage -- Periodicals; Flood control -- Periodicals; Sustainable agriculture -- Periodicals; 627.52
• DOI: 10.1002/ird.2567
• Languages: English
• ISSNs: 1531-0353

Abstract

Abstract: Optimal irrigation allocation and reservoir operation are essential in combating water scarcity in arid and semi‐arid regions like Iran. Due to the huge number of decision variables in a reservoir–farm system, the inseparable nature of the crop yield function and the large variety of constraints, a genetic algorithm (GA) and harmony search (HS) are employed in the current paper to construct an integrated reservoir–farm system (IRFS). This integrated model can take into account crop sensitivity to water stress in order to maximize the net benefit of crops and to optimize crop areas and irrigation scheduling. This methodology is applied to the multi‐crop Aharchay irrigation system downstream of Sattarkhan Dam. The outputs include the optimal values of the cultivated area, irrigation depth, and water release from the reservoir in 10‐day periods. The results showed the speed of convergence, the optimal value of the total benefit and the slightly greater yield values of the HS algorithm compared to those of the GA. Both models also resulted in higher benefit amounts compared to the real and attainable benefit in the region. Finally, regarding the speed of convergence to the maximum value of the objective function, the HS algorithm demonstrated more promising results than the GA in the current case of interest. Résumé: L'allocation optimale de l'irrigation et le fonctionnement des réservoirs sont essentiels pour lutter contre la pénurie d'eau dans les régions arides et semi‐arides comme l'Iran. En raison du grand nombre de variables de décision dans un système réservoir–ferme, de la nature inséparable de la fonction de rendement des cultures et de la grande variété de contraintes, l'algorithme génétique (GA) et la recherche d'harmonie (HS) sont utilisés pour construire un système intégré réservoir–ferme (IRFS). Ce modèle intégré peut prendre en compte la sensibilité des cultures au stress hydrique afin de maximiser le bénéfice net des cultures et d'optimiser les superficies cultivées et la planification de l'irrigation. Cette méthodologie est appliquée au système d'irrigation multi‐cultures Aharchay en aval du barrage de Sattarkhan. Les résultats comprennent les valeurs optimales de la superficie cultivée, la profondeur d'irrigation et la libération d'eau du réservoir par périodes de 10 jours. Les résultats ont montré la vitesse de convergence, la valeur optimale du bénéfice total et les valeurs de rendement légèrement supérieures de l'algorithme HS par rapport à celles de GA. Les deux modèles ont également abouti à des montants de bénéfices plus élevés par rapport aux bénéfices réels et réalisables dans la région. Enfin, concernant la vitesse de convergence vers la valeur maximale de la fonction objectif, l'algorithme HS a démontré des résultats plus prometteurs que GA dans le cas actuel d'intérêt.