論文の概要: GreenLight-Gym: Reinforcement learning benchmark environment for control of greenhouse production systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05336v2
• Date: Fri, 09 May 2025 12:03:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:09.969895
• Title: GreenLight-Gym: Reinforcement learning benchmark environment for control of greenhouse production systems
• Title（参考訳）: GreenLight-Gym:温室生産システムの制御のための強化学習ベンチマーク環境
• Authors: Bart van Laatum, Eldert J. van Henten, Sjoerd Boersma,
• Abstract要約: GreenLight-Gymは、温室作物生産管理における強化学習手法を開発するための、高速でオープンソースのベンチマーク環境である。 CasADiフレームワークを活用して、効率的な数値統合を実現する。 モジュール化されたPython環境ラッパーは、コントロールタスクとRLベースのコントローラの柔軟な構成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents GreenLight-Gym, a new, fast, open-source benchmark environment for developing reinforcement learning (RL) methods in greenhouse crop production control. Built on the state-of-the-art GreenLight model, it features a differentiable C++ implementation leveraging the CasADi framework for efficient numerical integration. GreenLight-Gym improves simulation speed by a factor of 17 over the original GreenLight implementation. A modular Python environment wrapper enables flexible configuration of control tasks and RL-based controllers. This flexibility is demonstrated by learning controllers under parametric uncertainty using two well-known RL algorithms. GreenLight-Gym provides a standardized benchmark for advancing RL methodologies and evaluating greenhouse control solutions under diverse conditions. The greenhouse control community is encouraged to use and extend this benchmark to accelerate innovation in greenhouse crop production.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、温室作物生産管理における強化学習(RL)手法を開発するための、高速でオープンソースの新しいベンチマーク環境であるGreenLight-Gymを提示する。 最先端のGreenLightモデルに基づいて構築され、CasADiフレームワークを活用して効率的な数値統合を実現する、差別化可能なC++実装を備えている。 GreenLight-GymはオリジナルのGreenLight実装よりも17倍の高速化を実現している。 モジュール化されたPython環境ラッパーは、コントロールタスクとRLベースのコントローラの柔軟な構成を可能にする。 この柔軟性は、2つのよく知られたRLアルゴリズムを用いてパラメトリック不確実性の下でコントローラを学習することによって実証される。 GreenLight-Gymは、さまざまな条件下でRL方法論を進化させ、温室制御ソリューションを評価するための標準化されたベンチマークを提供する。 温室コントロールコミュニティは、温室作物生産の革新を加速するためにこのベンチマークの使用と拡張を奨励されている。

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