A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning for Crop Production Management

要約

作物生産管理は、収量を最適化し、作物畑への環境への影響を最小限に抑えるために不可欠ですが、複雑かつ確率的なプロセスが関与するため、依然として困難です。
最近、研究者たちはこれらの複雑さに対処するために機械学習に注目しています。
具体的には、動的環境における試行錯誤を通じて最適な意思決定戦略を学習するように設計された最先端のアプローチである強化学習（RL）が、適応的な作物管理政策を開発するための有望なツールとして浮上しています。
RL モデルは、環境と継続的に相互作用することで長期的な報酬を最適化することを目的としており、作物管理に固有の不確実性と変動性に取り組むのに適しています。
研究によると、RL は、シミュレーションベースの作物モデル内で専門家が設計した政策と競合し、さらにはそれを上回る作物管理政策を生成できることが示されています。
作物管理、近接政策最適化 (PPO)、およびディープ Q ネットワーク (DQN) に最も広く使用されているシミュレーターの 1 つであるジム-DSSAT 作物モデル環境では、有望な結果が示されています。
ただし、これらの方法は同一条件下で体系的に評価されていません。
この研究では、ジム-DSSAT 環境によって提供される、施肥、灌漑、混合管理という 3 つの異なる RL タスクにわたる静的ベースライン ポリシーに対して PPO と DQN を評価しました。
公平な比較を保証するために、一貫したデフォルトのパラメーター、同一の報酬関数、および同じ環境設定を使用しました。
我々の結果は、PPO が施肥と灌漑タスクで DQN より優れているのに対し、混合管理タスクでは DQN が優れていることを示しています。
この比較分析により、各アプローチの長所と限界について重要な洞察が得られ、より効果的な RL ベースの作物管理戦略の開発が促進されます。

要約(オリジナル)

Crop production management is essential for optimizing yield and minimizing a field’s environmental impact to crop fields, yet it remains challenging due to the complex and stochastic processes involved. Recently, researchers have turned to machine learning to address these complexities. Specifically, reinforcement learning (RL), a cutting-edge approach designed to learn optimal decision-making strategies through trial and error in dynamic environments, has emerged as a promising tool for developing adaptive crop management policies. RL models aim to optimize long-term rewards by continuously interacting with the environment, making them well-suited for tackling the uncertainties and variability inherent in crop management. Studies have shown that RL can generate crop management policies that compete with, and even outperform, expert-designed policies within simulation-based crop models. In the gym-DSSAT crop model environment, one of the most widely used simulators for crop management, proximal policy optimization (PPO) and deep Q-networks (DQN) have shown promising results. However, these methods have not yet been systematically evaluated under identical conditions. In this study, we evaluated PPO and DQN against static baseline policies across three different RL tasks, fertilization, irrigation, and mixed management, provided by the gym-DSSAT environment. To ensure a fair comparison, we used consistent default parameters, identical reward functions, and the same environment settings. Our results indicate that PPO outperforms DQN in fertilization and irrigation tasks, while DQN excels in the mixed management task. This comparative analysis provides critical insights into the strengths and limitations of each approach, advancing the development of more effective RL-based crop management strategies.

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