Best Management Practices (BMPs) are measures implemented to reduce urban runoff volume and pollution load. Determination of a cost-effective selection of BMP combinations is a challenge. In this study, an optimization model was developed to determine the optimal number, location, and type of BMPs with minimum cost and pollution load in the Majidieh catchment in Tehran, Iran. A novel framework was proposed combining the embedding technique with Response Surface Method (RSM) called “Em-RSM” in the form of a simulation–optimization (S/O) model. First, the storm water management model)SWMM(as the simulation model was linearized, and the linear programming results were used as the initial population of the genetic algorithm (GA). Then, the linearized model along with the SWMM model were alternatively used as the fitness function in the GA evolution process to increase the model run speed and results' accuracy. The results showed that the permeable pavement and infiltration trench were more effective than other BMPs because of the physical and local characteristics of the study area. It was demonstrated that the proposed model makes a considerable reduction in the model run time with acceptable accuracy in obtaining the compromise solution of the Pareto front. The proposed framework proved its effectiveness in the solution of GA-based S/O problems. It can also be applied in other case studies or optimization problems by replacing and simplifying the behavior of the simulation model in the optimization procedure.

最佳管理实践 (BMP) 是为减少城市径流量和污染负荷而实施的措施。确定具有成本效益的 BMP 组合选择是一项挑战。在这项研究中，开发了一个优化模型，以确定伊朗德黑兰 Majidieh 集水区成本和污染负荷最低的 BMP 的最佳数量、位置和类型。提出了一种新的框架，将嵌入技术与响应面法 (RSM) 相结合，称为“Em-RSM”，以模拟-优化 (S/O) 模型的形式出现。首先，雨水管理模型）SWMM（作为模拟模型被线性化，线性规划结果被用作遗传算法（GA）的初始种群。然后，线性化模型与SWMM模型交替用作GA进化过程中的适应度函数，以提高模型运行速度和结果的准确性。结果表明，由于研究区域的物理和局部特征，透水路面和渗透沟比其他 BMP 更有效。结果表明，所提出的模型在获得 Pareto 前沿的折衷解决方案时以可接受的精度显着减少了模型运行时间。所提出的框架证明了其在解决基于 GA 的 S/O 问题中的有效性。通过在优化过程中替换和简化仿真模型的行为，它还可以应用于其他案例研究或优化问题。结果表明，由于研究区域的物理和局部特征，透水路面和渗透沟比其他 BMP 更有效。结果表明，所提出的模型在获得 Pareto 前沿的折衷解决方案时以可接受的精度显着减少了模型运行时间。所提出的框架证明了其在解决基于 GA 的 S/O 问题中的有效性。通过在优化过程中替换和简化仿真模型的行为，它还可以应用于其他案例研究或优化问题。结果表明，由于研究区域的物理和局部特征，透水路面和渗透沟比其他 BMP 更有效。结果表明，所提出的模型在获得 Pareto 前沿的折衷解决方案时以可接受的精度显着减少了模型运行时间。所提出的框架证明了其在解决基于 GA 的 S/O 问题中的有效性。通过在优化过程中替换和简化仿真模型的行为，它还可以应用于其他案例研究或优化问题。结果表明，所提出的模型在获得 Pareto 前沿的折衷解决方案时以可接受的精度显着减少了模型运行时间。所提出的框架证明了其在解决基于 GA 的 S/O 问题中的有效性。通过在优化过程中替换和简化仿真模型的行为，它还可以应用于其他案例研究或优化问题。结果表明，所提出的模型在获得 Pareto 前沿的折衷解决方案时以可接受的精度显着减少了模型运行时间。所提出的框架证明了其在解决基于 GA 的 S/O 问题中的有效性。通过在优化过程中替换和简化仿真模型的行为，它还可以应用于其他案例研究或优化问题。