論文の概要: WOFOSTGym: A Crop Simulator for Learning Annual and Perennial Crop Management Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19308v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 03:35:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 11:31:40.026184
• Title: WOFOSTGym: A Crop Simulator for Learning Annual and Perennial Crop Management Strategies
• Title（参考訳）: WOFOSTGym: 年1回および年1回の作物管理戦略学習のための作物シミュレータ
• Authors: William Solow, Sandhya Saisubramanian, Alan Fern,
• Abstract要約: WOFOSTGymは、強化学習(RL)エージェントを訓練して農業決定を最適化するために設計された作物シミュレーション環境である。 我々のシミュレーターは、23の年中作物と2つの年中作物をサポートし、RLエージェントが複数年・複数年・マルチファーム設定で多様な農業経営戦略を学べるようにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.270273911931216
• License:
• Abstract: We introduce WOFOSTGym, a novel crop simulation environment designed to train reinforcement learning (RL) agents to optimize agromanagement decisions for annual and perennial crops in single and multi-farm settings. Effective crop management requires optimizing yield and economic returns while minimizing environmental impact, a complex sequential decision-making problem well suited for RL. However, the lack of simulators for perennial crops in multi-farm contexts has hindered RL applications in this domain. Existing crop simulators also do not support multiple annual crops. WOFOSTGym addresses these gaps by supporting 23 annual crops and two perennial crops, enabling RL agents to learn diverse agromanagement strategies in multi-year, multi-crop, and multi-farm settings. Our simulator offers a suite of challenging tasks for learning under partial observability, non-Markovian dynamics, and delayed feedback. WOFOSTGym's standard RL interface allows researchers without agricultural expertise to explore a wide range of agromanagement problems. Our experiments demonstrate the learned behaviors across various crop varieties and soil types, highlighting WOFOSTGym's potential for advancing RL-driven decision support in agriculture.
• Abstract（参考訳）: WOFOSTGymは,1年1回,多年1回の農作物の農作物選択を最適化するために,強化学習(RL)エージェントを訓練するために設計された新しい作物シミュレーション環境である。 効率的な作物管理には、RLに適した複雑な逐次的意思決定問題である環境影響を最小限に抑えながら、収量と経済的なリターンを最適化する必要がある。 しかし、マルチファーム文脈における多年生作物のシミュレーターの欠如は、この領域におけるRLの応用を妨げている。 既存の作物シミュレーターも、複数の年次作物をサポートしていない。 WOFOSTGymは、23の年収と2つの年収の作物をサポートすることでこれらのギャップに対処し、RLエージェントが複数年、複数年、マルチファーム設定で多様な農業経営戦略を学ぶことができる。 我々のシミュレーターは、部分的可観測性、非マルコフ力学、遅延フィードバックの下での学習に困難なタスクのセットを提供する。 WOFOSTGymの標準RLインタフェースは、農業の専門知識を持たない研究者が幅広い農業問題を調べることを可能にする。 本実験は,農業におけるRL主導型意思決定支援へのWOFOSTGymの可能性を明らかにするものである。

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