Résumé:
Ce travail de recherche est axé sur l’optimisation de la gestion du barrage de la Cheffia par les algorithmes génétiques et la programmation dynamique déterministe. Une comparaison a été faite entre ces deux méthodes, en termes de probabilité d’apparition des allocations (pénalités), de taux de satisfactions et aussi en termes d’indices de performance du barrage, à savoir les indices de fiabilité, de vulnérabilité et de résilience. Deux objectifs ont été choisis : Le premier consiste à satisfaire la demande des secteurs des différents usagers en donnant les priorités respectivement à l’AEP, l’AEI, et
l’irrigation et le second à garantir un stock minimum de 30 𝑀𝑀𝑀𝑀3 dans le barrage. La gestion étant réalisée dans un avenir incertain, nous avons développé un modèle Markovien multi classe qui nous a permis de simuler un scenario de débits futurs. La deuxième étape de notre travail consiste en une répartition de la superficie consacrée à chaque culture en utilisant la ressource allouée à l’irrigation, pour cela nous avons optimisé un plan cultural pour chaque type d’années , trois scénarii ont été proposés : un scénario humide, un scénario moyen et un scénario sec, il s’agit de chercher une
répartition culturale tout en ajoutant des contraintes que nous avons imposé dans le programme afin de maximiser le revenu et de diminuer la consommation en eau. Nous avons utilisé ce modèle notamment pour montrer la possibilité d’augmenter les superficies irriguées et recherché des solutions qui puissent aider les gestionnaires à mieux gérer ce périmètre.
