論文の概要: Progressive Generalization Augmentation with Deeply Coupled RND-PPO and Domain-Prioritized Noise Injection for Robust Crop Management Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17428v1
• Date: Sun, 17 May 2026 12:48:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.012854
• Title: Progressive Generalization Augmentation with Deeply Coupled RND-PPO and Domain-Prioritized Noise Injection for Robust Crop Management Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深く結合したRND-PPOとドメイン分割型雑音注入によるロバスト作物管理強化学習の進歩的一般化
• Abstract要約: 本稿では,農業用RLシステムの実用的展開を妨げる3つの限界に対処する。 本稿では,3段階のカリキュラムを実装したPGA(Progressive Generalization Augmentation),デュアルチャネルGAE正規化を伴うRND-PPOアーキテクチャ,プログレッシブデケイド内在係数,セマンティックディフレティゼーション,階層的アクティベーションを伴うドメイン優先ノイズインジェクションの3つを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0094301461257476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our preliminary experiments on gym-DSSAT maize irrigation tasks revealed that +/-2 degrees C temperature noise causes an 11.9% reduction in economic returns for PPO policies trained under clean conditions - a systematic robustness deficit that existing research has not adequately addressed. This paper tackles three interconnected limitations impeding practical deployment of agricultural RL systems: the trade-off between early-stage learning efficiency and late-stage generalization capability; the naive additive combination of intrinsic and extrinsic rewards in exploration-augmented PPO; and uniform measurement noise injection strategies that disregard empirically validated differential sensitivity across agricultural state variables. We introduce three systematic innovations: Progressive Generalization Augmentation (PGA) implementing a three-phase curriculum (clean training 0-800 episodes, progressive 800-1200, full augmentation 1200-2000); a deeply coupled RND-PPO architecture with dual-channel GAE normalization, progress-decayed intrinsic coefficients, and semantic discretization; and domain-prioritized noise injection with hierarchical activation. Our experimental evaluation demonstrates: 8.43% yield improvement and 16.42% nitrogen use efficiency improvement over SOTA BERT-DQN in Florida; 5.61% yield improvement in Zaragoza (though 3.67% lower economic score due to challenging Mediterranean climate); and 94.4% vs 80.0% performance retention under combined perturbations. All experiments used 5 random seeds on NVIDIA A100 GPUs with 4.2+/-0.3 hours per run (2000 episodes, 2048-step buffer, 64 mini-batch size).
• Abstract（参考訳）: 体育DSSATの空調作業に関する予備実験により, クリーン条件下で訓練されたPPO政策において, +/-2°Cの温度雑音が11.9%の経済リターンを減少させることが明らかとなった。 本稿では,農業用RLシステムの実践的展開を妨げる3つの相互接続的制約に対処する: 早期学習効率と後期一般化能力のトレードオフ, 探索増強型PPOにおける本質的報酬と外生的報酬の付加的な組み合わせ, 農業用状態変数間の差分感度を経験的に検証しない均一な計測ノイズ注入戦略。 3段階のカリキュラム(クリーントレーニング0-800エピソード,プログレッシブ800-1200エピソード,フル拡張1200-2000エピソード),デュアルチャネルGAE正規化を伴うRND-PPOアーキテクチャ,プログレッシブデケイド内在係数,セマンティックディフレティゼーション,階層的アクティベーションを伴うドメイン優先ノイズ注入。 実験の結果,フロリダ州のSOTA BERT-DQNの収率8.43%,窒素利用効率16.42%,サラゴサの収率5.61%(地中海性気候への挑戦による経済スコア3.67%),複合摂動下でのパフォーマンス維持率94.4%対80.0%であった。 全ての実験ではNVIDIA A100 GPU上で5つのランダムシードを使用し、1ラン当たり4.2+/-0.3時間(2000回、2048ステップバッファ、64ミニバッチサイズ)。

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