$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
מציאת הדרכים היעילות עלות (כלומר, הנמוך ביותר עלות) של מיקוד השקעות בפועל שימור להשגת יעדי איכות מים ספציפיים על פני הנוף היא הראשונה בחשיבותו בניהול קו פרשת מים. שיטות כלכלה מסורתיות של מציאת הפתרון בעלות הנמוכה ביותר בהקשר פרשת המים (למשל, 5,12,20) להניח כי השפעות מחוץ לאתר יכולות להיות מתוארות בצורה מדויקת כאחוז מזיהום שנוצר באתר. גישות אלה צפויות להיות נציג של התהליך בפועל הזיהום בקו פרשת מים, שבו ההשפעות של מקורות מזהמים לעתים קרובות נקבעות על ידי תהליכי biophysical מורכבים. השימוש במודלים פיסיים המודרניים מבוססים, המופצים מרחבית הידרולוגיים סימולציה מאפשר למידה רבה יותר של ריאליזם במונחים של ייצוג תהליך אבל דורש פיתוח של מסגרת סימולצית אופטימיזציה בי המודל הופך לחלק בלתי נפרד של אופטימיזציה.
אבולוציהאלגוריתמי ארי יופיעו להיות כלי אופטימיזציה שימושית במיוחד, מסוגל להתמודד עם האופי קומבינטורית של בעית קו פרשת מי סימולציה ואופטימיזציה המאפשרת שימוש במודל איכות מים המלא. אלגוריתמים אבולוציוניים טיפול בהקצאה מרחבית מסוימת של שיטות שימור בקו פרשת מים כפתרון מועמד ולנצל סטים (אוכלוסיות) של פתרוני המועמד ערוך את החלימו מפעילים סטוכסטיים של בחירה, רקומבינציה, ומוטציות למצוא שיפורים ביחס למטרות הייעול. יעדי אופטימיזציה במקרה זה הם למזער זיהום nonpoint מקור בפרשת מים, בו זמנית להקטין את העלות של שיטות שימור. סט אחרון והמתרחב של מחקר שינסה להשתמש בשיטות דומות ומשלב מודלים של איכות מים בשיטות אופטימיזציה אבולוציוניים שהוגדרו באופן רחב 3,4,9,10,13-15,17-19,22,23,25. ביישום זה, אנחנו מדגימים את תכנית העוקבת Rabotyagov et al. של approach ומשלב מודרניים ונפוצים הימ"מ מודל איכות מים 7 עם אלגוריתם multiobjective האבולוציונית SPEA2 26, ומשתמש שצוין-סט של שיטות שימור והעלויות שלהם כדי לחפש את הגבולות שתגמול המלאים בין העלויות של שיטות שימור ושיפור איכות מים ציין משתמש יעדים. הגבולות לכמת את הפשרות העומדות בפני מנהלי קו פרשת המים על ידי הצגת המגוון הרחב של עלויות הקשורות למטרות שיפור איכות מים שונות. התכנית מאפשרת בחירה של תצורות קו פרשת מים שהשיגו את מטרות שצוינו באיכות מים ושיפור ייצור של מפות של מיקום אופטימלי של שיטות שימור.