論文の概要: Comparative Analysis of Multi-Agent Reinforcement Learning Policies for Crop Planning Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02057v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 16:57:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:51:13.911512
• Title: Comparative Analysis of Multi-Agent Reinforcement Learning Policies for Crop Planning Decision Support
• Title（参考訳）: 作物計画決定支援のためのマルチエージェント強化学習法の比較分析
• Authors: Anubha Mahajan, Shreya Hegde, Ethan Shay, Daniel Wu, Aviva Prins,
• Abstract要約: インドでは、農夫の大多数が小規模または極端に分類されており、市場飽和や気候のリスクによる経済的な損失に特に影響を受けやすい。 既存の意思決定支援システム(DSS)は、しばしば、リアルタイム市場ダイナミクスと複数の農家間の相互作用を考慮していない一般的なレコメンデーションを提供する。 本稿では,3つのマルチエージェント強化学習(MARL)アプローチの有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.873811641236639
• License:
• Abstract: In India, the majority of farmers are classified as small or marginal, making their livelihoods particularly vulnerable to economic losses due to market saturation and climate risks. Effective crop planning can significantly impact their expected income, yet existing decision support systems (DSS) often provide generic recommendations that fail to account for real-time market dynamics and the interactions among multiple farmers. In this paper, we evaluate the viability of three multi-agent reinforcement learning (MARL) approaches for optimizing total farmer income and promoting fairness in crop planning: Independent Q-Learning (IQL), where each farmer acts independently without coordination, Agent-by-Agent (ABA), which sequentially optimizes each farmer's policy in relation to the others, and the Multi-agent Rollout Policy, which jointly optimizes all farmers' actions for global reward maximization. Our results demonstrate that while IQL offers computational efficiency with linear runtime, it struggles with coordination among agents, leading to lower total rewards and an unequal distribution of income. Conversely, the Multi-agent Rollout policy achieves the highest total rewards and promotes equitable income distribution among farmers but requires significantly more computational resources, making it less practical for large numbers of agents. ABA strikes a balance between runtime efficiency and reward optimization, offering reasonable total rewards with acceptable fairness and scalability. These findings highlight the importance of selecting appropriate MARL approaches in DSS to provide personalized and equitable crop planning recommendations, advancing the development of more adaptive and farmer-centric agricultural decision-making systems.
• Abstract（参考訳）: インドでは、農夫の大多数が小規模または極端に分類されており、市場飽和や気候のリスクによる経済的な損失に特に影響を受けやすい。 効果的な作物計画は、彼らの期待する収入に大きな影響を与えるが、既存の意思決定支援システム(DSS)は、しばしば、リアルタイム市場ダイナミクスや複数の農家間の相互作用を説明できない一般的なレコメンデーションを提供する。 本稿では,ABA(Agent-by-Agent),ABA(Agent-by-Agent),ABA(Agent-by-Agent)とMARL(Multi-Adnt Rollout Policy)の3つのアプローチの有効性を評価する。 我々の結果は、IQLは線形実行時と計算効率を提供するが、エージェント間の調整に苦労し、全体の報酬が減少し、収入の不平等が生じることを示した。 逆に、マルチエージェントロールアウト政策は、農家の報酬総額が最も高く、公平な所得分配を促進するが、計算資源が著しく必要であり、多数のエージェントにとって実用的ではない。 ABAは実行時の効率性と報酬の最適化のバランスを取り、許容される公平性とスケーラビリティを備えた妥当な合計報酬を提供する。 これらの知見は, DSS に適切な MARL アプローチを選択することの重要性を強調し, より適応的で農家中心の農業意思決定システムの開発を推進している。

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