論文の概要: Non-Linear Model-Based Sequential Decision-Making in Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01924v2
• Date: Sat, 13 Sep 2025 02:37:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 15:23:16.399248
• Title: Non-Linear Model-Based Sequential Decision-Making in Agriculture
• Title（参考訳）: 農業における非線形モデルに基づくシークエンシャル意思決定
• Authors: Sakshi Arya, Wentao Lin,
• Abstract要約: 連続的な意思決定は持続可能な農業管理と精密農業の中心である。 本研究では,探索-探索ループに直接ドメイン固有応答曲線を埋め込むモデルベースバンディットアルゴリズムのファミリーを提案する。 我々のアプローチは、持続可能な、包括的で透明な意思決定を、農業、環境管理、および同盟するアプリケーションでサポートします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sequential decision-making is central to sustainable agricultural management and precision agriculture, where resource inputs must be optimized under uncertainty and over time. However, such decisions must often be made with limited observations, whereas classical bandit and reinforcement learning approaches typically rely on either linear or black-box reward models that may misrepresent domain knowledge or require large amounts of data. We propose a family of \emph{nonlinear, model-based bandit algorithms} that embed domain-specific response curves directly into the exploration-exploitation loop. By coupling (i) principled uncertainty quantification with (ii) closed-form or rapidly computable profit optima, these algorithms achieve sublinear regret and near-optimal sample complexity while preserving interpretability. Theoretical analysis establishes regret and sample complexity bounds, and extensive simulations emulating real-world fertilizer-rate decisions show consistent improvements over both linear and nonparametric baselines (such as linear UCB and $k$-NN UCB) in the low-sample regime, under both well-specified and shape-compatible misspecified models. Because our approach leverages mechanistic insight rather than large data volumes, it is especially suited to resource-constrained settings, supporting sustainable, inclusive, and transparent sequential decision-making across agriculture, environmental management, and allied applications.
• Abstract（参考訳）: 連続的な意思決定は持続可能な農業管理と精密農業の中心であり、そこでは資源の入力は不確実性と時間の経過とともに最適化されなければならない。 しかし、そのような決定はしばしば限られた観測で行う必要があるが、古典的な帯域制限と強化学習のアプローチは典型的には、ドメインの知識を誤って表現したり大量のデータを必要とするような、線形またはブラックボックスの報酬モデルに依存する。 本稿では,探索-探索ループに直接ドメイン固有応答曲線を埋め込む,モデルベースバンディットアルゴリズム「emph{nonlinear」のファミリーを提案する。 カップリング 一 原則的不確実性定量化 (II)クローズドフォームまたは高速計算可能な利益最適化,これらのアルゴリズムは,解釈可能性を維持しつつ,サブ線形後悔とほぼ最適サンプル複雑性を実現する。 理論解析は、後悔とサンプルの複雑さの境界を確立し、実世界の肥料の速度決定をエミュレートした広範なシミュレーションは、線形および非パラメトリックのベースライン(例えば、線形 UCB と $k$-NN UCB)を、よく特定されたモデルと整合性のあるモデルの両方の下で一貫した改善を示す。 当社のアプローチでは,大規模データ量ではなく機械的洞察を活用するため,特に資源制約の設定に適しており,持続可能な,包括的,透過的な意思決定をサポートし,農業,環境管理,アライアンスアプリケーションにまたがる。

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