WOFOSTGym: A Crop Simulator for Learning Annual and Perennial Crop Management Strategies
作者: William Solow, Sandhya Saisubramanian, Alan Fern
发布时间: 2025-02-28
来源: arxiv
研究方向: 农业管理与精准农业
主要内容
WOFOSTGym是一个基于WOFOST作物生长模型的作物模拟环境，旨在训练强化学习（RL）智能体以优化年度和多年生作物的农业管理决策。该研究旨在解决现有作物模拟器在多年生作物和多农场环境中的局限性，并通过支持多种作物和土壤类型，使智能体能够在多作物、多农场和多年度环境中学习多样化的农业管理策略。
主要贡献
1. 提供了支持年度和多年生作物的作物模拟环境，填补了现有模拟器的空白。
2. 通过支持多种作物和土壤类型，使智能体能够在多作物、多农场和多年度环境中学习多样化的农业管理策略。
3. 提出了基于贝叶斯优化的模型参数校准方法，提高了模型的真实性。
4. 提供了一个易于使用的平台，使研究人员能够进行实验，而无需农业领域的专业知识。
5. 设计了一系列具有挑战性的任务，以帮助学习在部分可观察性、非马尔可夫动力学和延迟反馈下的农业管理策略。
研究方法
1. 强化学习（RL）
2. 部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）
3. 贝叶斯优化
4. OpenAI Gym API
5. 多任务强化学习
实验结果
实验结果表明，WOFOSTGym可以帮助智能体学习有效的农业管理策略，尤其是在具有约束条件的情况下。实验还表明，现有RL和IL算法在农业领域的局限性，强调了进一步研究以解决农业领域特定挑战的必要性。
未来工作
未来工作可能包括：改进模型的真实性，以更好地模拟作物生长过程；扩展模拟器以支持长期作物轮作策略；开发更有效的数据生成方法，以促进农业领域的研究。