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Belaqziz S., El Fazziki A., Mangiarotti S., Le Page M., Khabba S., Er Raki S., El Adnani M., Jarlan Lionel. (2013). An agent based modeling for the gravity irrigation management. In : Romano N. (ed.), D'Urso G. (ed.), Severino G. (ed.), Chirico G.B. (ed.), Palladino M. (ed.) Four decades of progress in monitoring and modeling of processes in the soil-plant-atmosphere system : applications and challenges. Procedia Environmental Sciences, 19, 804-813. ISSN 1878-0296

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Lien direct chez l'éditeur doi:10.1016/j.proenv.2013.06.089

Titre
An agent based modeling for the gravity irrigation management
Année de publication2013
Type de documentArticle
AuteursBelaqziz S., El Fazziki A., Mangiarotti S., Le Page M., Khabba S., Er Raki S., El Adnani M., Jarlan Lionel.
InRomano N. (ed.), D'Urso G. (ed.), Severino G. (ed.), Chirico G.B. (ed.), Palladino M. (ed.) Four decades of progress in monitoring and modeling of processes in the soil-plant-atmosphere system : applications and challenges
SourceProcedia Environmental Sciences, 2013, 19, p. 804-813. ISSN 1878-0296
RésuméEfficient water resources management is an issue of major importance in the field of sustainable development, especially in the agricultural sector which represents the main consumer through irrigations. Therefore irrigation management is an important and innovating area which was the subject of several research and studies. Modeling, and more particularly, the Agent-Based Modeling (ABM), allows better representing the multiplicity of these actors, the diversity of their roles and their interactions. The main reason why we chose the agent technology in the field of gravity irrigation systems, is the complexity to manage in real-time the water distribution operations those arrive asynchronously and dynamically and to be reactive and adaptive to the dynamic and unpredictable events that characterizes the field (mainly rainy advents). Our objectives are mainly located on two levels. The first one, concerns the gravity irrigation modeling by a multi-agent technology and the agent modeling through AML language. The second one focuses on the irrigations scheduling optimization using an evolutionary algorithm. Comparisons between schedules before and after optimization are made and the results shows that our approach can be considered as an efficient tool for planning irrigation schedules by considering crops water needs.
Plan de classementGestion, prévision en temps réel et modélisation [062EVAEAU03] ; Irrigation / Drainage [076AGRO09] ; Mathématiques appliquées [020MATH01]
DescripteursIRRIGATION ; MODELISATION ; INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ; ANALYSE MATHEMATIQUE ; ALGORITHME ; BESOIN EN EAU ; EVAPOTRANSPIRATION ; PLANIFICATION ; SYSTEME MULTI AGENTS ; GESTION DE L'EAU ; IRRIGATION GRAVITAIRE ;
Descr. géo.ZONE SEMIARIDE ; ZONE MEDITERRANEENNE ; MAROC ; TENSIFT BASSIN VERSANT
LocalisationFonds IRD [F B010060158]
Identifiant IRDfdi:010060158
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010060158

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