論文の概要: Grower-in-the-Loop Interactive Reinforcement Learning for Greenhouse Climate Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23355v1
• Date: Thu, 29 May 2025 11:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.829857
• Title: Grower-in-the-Loop Interactive Reinforcement Learning for Greenhouse Climate Control
• Title（参考訳）: 温暖化対策のための大規模対人強化学習
• Authors: Maxiu Xiao, Jianglin Lan, Jingxing Yu, Eldert van Henten, Congcong Sun,
• Abstract要約: 本稿では, 温暖化対策に不完全な入力を含む対話型RLの適用の可能性と性能について検討する。 ポリシーシェーピングや制御共有のようなアクション選択に影響を与えるRLアルゴリズムは、不完全な入力を扱う場合、より良い性能を発揮する。 対照的に、報酬関数を操作するアルゴリズムである報酬整形は、不完全な入力に敏感であり、利益の9.4%が減少する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1942958779358674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Climate control is crucial for greenhouse production as it directly affects crop growth and resource use. Reinforcement learning (RL) has received increasing attention in this field, but still faces challenges, including limited training efficiency and high reliance on initial learning conditions. Interactive RL, which combines human (grower) input with the RL agent's learning, offers a potential solution to overcome these challenges. However, interactive RL has not yet been applied to greenhouse climate control and may face challenges related to imperfect inputs. Therefore, this paper aims to explore the possibility and performance of applying interactive RL with imperfect inputs into greenhouse climate control, by: (1) developing three representative interactive RL algorithms tailored for greenhouse climate control (reward shaping, policy shaping and control sharing); (2) analyzing how input characteristics are often contradicting, and how the trade-offs between them make grower's inputs difficult to perfect; (3) proposing a neural network-based approach to enhance the robustness of interactive RL agents under limited input availability; (4) conducting a comprehensive evaluation of the three interactive RL algorithms with imperfect inputs in a simulated greenhouse environment. The demonstration shows that interactive RL incorporating imperfect grower inputs has the potential to improve the performance of the RL agent. RL algorithms that influence action selection, such as policy shaping and control sharing, perform better when dealing with imperfect inputs, achieving 8.4% and 6.8% improvement in profit, respectively. In contrast, reward shaping, an algorithm that manipulates the reward function, is sensitive to imperfect inputs and leads to a 9.4% decrease in profit. This highlights the importance of selecting an appropriate mechanism when incorporating imperfect inputs.
• Abstract（参考訳）: 作物の生育と資源利用に直接影響を与えるため、温室生産には気候管理が不可欠である。 強化学習(RL)はこの分野で注目されているが、訓練効率の制限や初期学習条件への高い依存など、依然として課題に直面している。 対話的RLは、人間(農夫)の入力とRLエージェントの学習を組み合わせることで、これらの課題を克服するための潜在的な解決策を提供する。 しかしながら、インタラクティブなRLは温暖化対策にはまだ適用されておらず、不完全な入力に関する課題に直面している可能性がある。 そこで本研究では,(1)温室効果制御に適した3つの対話的RLアルゴリズム(逆整形,方針形成,制御共有)を開発すること,(2)インプット特性が矛盾することが多いこと,(2)インプットの整合性が難しいこと,(3)限られた入力環境下での対話的RLエージェントの堅牢性を高めるニューラルネットワークベースのアプローチを提案すること,(4)シミュレーションされた温室環境における3つの対話的RLアルゴリズムの総合評価を行うことにより,温室効果制御に不完全な入力を施した対話的RLの適用可能性と性能を検討することを目的とする。 実演では,不完全グローサ入力を取り入れた対話的RLが,RLエージェントの性能を向上させる可能性が示された。 政策形成や制御共有といった行動選択に影響を与えるRLアルゴリズムは、不完全な入力を扱う場合、それぞれ8.4%と6.8%の改善を達成している。 対照的に、報酬関数を操作するアルゴリズムである報酬整形は、不完全な入力に敏感であり、利益の9.4%が減少する。 これは不完全な入力を組み込む際に適切なメカニズムを選択することの重要性を強調している。

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