Resumen

La gestión conjunta de los recursos hídricos implica coordinar el uso de recursos de agua superficial y subterránea. Muy pocos modelos de simulación/optimización (S-O) para la gestión de sistemas río-acuífero han incluido interacciones detalladas entre aguas subterráneas, ríos y almacenamiento en embalses. Este artículo presenta un modelo S-O que lo hace a través de simuladores de redes neuronales artificiales y un optimizador de algoritmo genético para problemas multiobjetivo de uso conjunto del agua. El modelo aborda simultáneamente todos los flujos significativos, incluidas las interacciones embalse-río-desvío-acuífero de una manera más detallada que los modelos anteriores. El modelo maximiza simultáneamente el agua total suministrada y la producción de energía hidroeléctrica. Una función de penalización impone implícitamente restricciones a las variables de estado. El modelo encuentra de manera efectiva soluciones óptimas factibles y el óptimo de Pareto. Se ilustra su aplicación para la planificación de

• Materias:Estructuras de puentes Efecto de amortiguación Respuestas sísmicas Resistencia estructural Fatiga estructural
• Subjects:Bridge structures Buffering effect Seismic respones Structural strengsth Structural fatigue
• Palabras claves:Recursos hídricos; Modelos de simulación/optimización; Sistema río-acuífero; Red neuronal artificial; Optimizador de algoritmo genético; Uso de agua multiobjetivo
• Keywords:Water resources; Simulation/optimization models; Stream-aquifer system; Artificial neural network; Genetic algorithm optimizer; Multiobjective water use