Jan, 2024

基于学习的农业管理应对气候变异的部分可观测环境

PDF
TL;DR利用深度强化学习和递归神经网络结合的创新框架，在农业管理中引入智能代理，优化氮肥管理策略，并研究气候变异对农业结果和管理的影响，为适应动态气候情景提供了可行的可调整肥料策略。
agricultural managementfertilization strategiesdeep reinforcement learningclimate variabilitycrop management
发现论文，激发创造
  • 应用强化学习和模仿学习优化农作物管理

    本文提出了一种智能作物管理系统，采用深度强化学习（RL）、模仿学习（IL）和作物模拟技术，通过同时优化氮肥施用和灌溉，解决了对特定种植环境和作物寻找最佳管理实践的挑战。实验结果表明，该管理系统在不同观测情况下的训练策略均取得了更好的效果，并且部分观测策略可以直接在实际情况中使用。

    Sep, 2022

  • 考虑不确定性的气候变异和 N$_2$O 排放的智能农业管理

    本研究探讨了人工智能（AI），尤其是强化学习（RL）在农业中的应用，以提高作物产量、精确调整氮肥使用和浇水量、减少硝酸盐径流和温室气体排放为重点，特别关注来自土壤的氧化亚氮（N2O）排放。通过使用部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）和作物模拟器来模拟 AI 智能体与农业环境的互动，应用基于循环神经网络（RNN）的深度 Q 学习和 Q 网络进行智能体的训练，在模拟器中整合了机器学习（ML）模型来预测 N2O 排放。我们通过概率机器学习方法处理了 N2O 排放估算中的不确定性，并通过随机天气模型应对气候变异，提供一系列排放结果以提高预测可靠性和决策能力。通过纳入气候变化因素，提升了智能体的气候适应能力，旨在实现可持续农业实践。研究结果表明，通过惩罚 N2O 排放，在气候变暖和降水减少等气候变化条件下，这些智能体能够平衡作物生产和环境问题。这种策略改善了气候变化下的农业管理，突出了人工智能在可持续农业中的作用。

    Feb, 2024

  • 一个面向印度小农户的在线基于优化的决策支持工具：在非稳态环境中的学习

    为了帮助小农户在气候变化下提高农业生产力，本研究将农作物管理决策支持系统模型化为一个马尔可夫决策过程，并采用 Li and Li (2019) 的 Follow the Weighted Leader (FWL) 在线学习算法为农户提供种植建议，通过模拟成功提出了保持效用的农作物种植模式，并与离线规划算法相比，大大减少了运行时间，但实现了相同的累计收益。

    Nov, 2023

  • 利用高维度传感器反馈的深度强化学习进行灌溉调度

    该研究采用深度强化学习技术，提出了一种有效的灌溉方法，旨在为农民提高粮食产量和效益。对于考虑的每天，决策规则基于九个状态变量输入，返回每天五个不同灌溉量的概率性建议，经过测试证明该决策规则可以在大多数情况下同时实现最高的灌溉效益和经济效益。

    Jan, 2023

  • 新农学家：语言模型专家在作物管理中

    作物管理中采用深度强化学习和语言模型的决策支持系统在模拟实验中表现出卓越的性能，实现了经济利润的显著提升和环境影响的降低。

    Mar, 2024

  • 小农户决策支持系统的深度神经网络玉米产量预测模型

    通过设计深度神经网络回归器（DNNR），提出了一种新颖的 DNNR 模型，用于解决天气和土壤变量之间的非线性相互作用问题，同时引入了平均绝对平方根误差（ARSE）指标以综合评估预测准确性，在与随机森林回归器（RFR）和极端梯度提升回归器（XGBR）进行比较后，DNNR 在处理突发的气候和土壤变化数据时表现最佳，进一步的分析揭示了天气和土壤变量之间存在着强烈的相互作用。

    Jan, 2024

  • 利用深度强化学习在田地中优化灌溉效率

    本研究提出使用深度强化学习的 DRLIC 灌溉系统来优化灌溉效率，通过考虑当前土壤水分测量和未来水分损失的最优控制策略，实现了水源节约高达 9.52%。

    Apr, 2023

  • 填充 - 溢出：深度强化学习策略梯度方法用于水库操作决策与控制

    研究采用深度强化学习方法（DDPG、TD3 和 SAC18 和 SAC19）分析并找到了加利福尼亚州福尔桑水库的最佳操作政策，结果表明 TD3 和 SAC 方法能够满足水库需求并优化其运行策略。

    Mar, 2024

  • 部分可观察马尔可夫决策过程中的动态深度强化学习算法

    通过将动作序列纳入来解决部分可观察马尔可夫决策过程，本研究提出了几种结构和方法来扩展最新的深度强化学习算法与 LSTM 网络，结果显示这些算法提升了控制器对不同类型外部干扰的鲁棒性。

    Jul, 2023

  • 基于深度强化学习的物联网驱动智能孤岛微电网最优调度

    本文使用深度强化学习技术研究了 IoT 驱动孤立微电网中柴油发电机（DG）的调度问题。旨在在可再生能源不确定性情况下充分利用可再生能源，通过离散 - 连续混合动作空间的 DRL 算法解决了二进制 DG 开关决策和连续能量调度决策，并针对旋转备用的情况提出了 POMDP 模型，实验显示其性能要优于同类算法。

    Apr, 2023