Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning for Sociohydrology

論文の概要: Reinforcement Learning for Sociohydrology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20772v1
Date: Fri, 31 May 2024 13:28:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 14:37:39.509467
Title: Reinforcement Learning for Sociohydrology
Title（参考訳）: 社会水理学の強化学習
Authors: Tirthankar Roy, Shivendra Srivastava, Beichen Zhang,
Abstract要約: 本稿では,強化学習が社会水理問題の解決に有効な枠組みを提供する方法について論じる。本稿では,ランオフ低減問題におけるRLの実装を実証するための簡単なケーススタディを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.68732851119558
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this study, we discuss how reinforcement learning (RL) provides an effective and efficient framework for solving sociohydrology problems. The efficacy of RL for these types of problems is evident because of its ability to update policies in an iterative manner - something that is also foundational to sociohydrology, where we are interested in representing the co-evolution of human-water interactions. We present a simple case study to demonstrate the implementation of RL in a problem of runoff reduction through management decisions related to changes in land-use land-cover (LULC). We then discuss the benefits of RL for these types of problems and share our perspectives on the future research directions in this area.
Abstract（参考訳）: 本研究では,強化学習(RL)が社会水理問題の解決に有効かつ効率的な枠組みを提供する方法について論じる。この種の問題に対するRLの有効性は、政策を反復的に更新する能力から明らかである。本稿では,土地利用土地被覆(LULC)の変更に伴う経営決定を通じての流出削減問題において,RLの実装を実証するための簡単なケーススタディを提案する。次に,これらの問題に対するRLの利点について考察し,今後の研究方向性について考察する。

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