面向印度小农户的基于在线优化的决策支持工具：非平稳环境中的学习
机器学习
2023-11-30 v1 计算机与社会
摘要
作物管理决策支持系统是面向农户的专用工具，可降低收益流的风险性，在当前影响农业生产力的气候变化下尤其具有价值。遗憾的是，本可极大受益于这些工具印度小农户却无法使用它们。在本文中，我们将单个温室建模为马尔可夫决策过程（MDP），并改编 Li and Li (2019) 的 Follow the Weighted Leader（FWL）在线学习算法以提供作物规划建议。我们在仿真中成功生成了保持效用的种植模式建议。与离线规划算法相比，我们以大幅降低的运行时间实现了相同的累计收益。
引用
@article{arxiv.2311.17277,
title = {An Online Optimization-Based Decision Support Tool for Small Farmers in India: Learning in Non-stationary Environments},
author = {Tuxun Lu and Aviva Prins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17277},
year = {2023}
}