使用 Q 学习算法的垂直农场数字孪生中的自适应生产策略

快速阅读: 《Nature.com》消息，本研究探讨城市粮食生产中数字创新的必要性，以英国“Grow It York”项目为例，提出基于混合整数线性规划与Q学习的生产策略，优化资源配置。结果显示，实时数据与奖励机制能显著提升生产效率和韧性。研究强调数字技术在城市农业中的潜力，未来需关注能源效率、数据融合及社区参与，推动食品系统进步。

本研究旨在探讨城市粮食生产中数字创新的迫切需求，重点关注将数字技术应用于垂直农业决策的实际操作。以英国约克市的“Grow It York”项目为例，本研究提出了一种以数字技术数据为基础的主动生产策略——即混合整数线性规划与Q学习建模方法（MILP-Q学习建模方法），以优化资源配置并改进决策流程。研究结果为城市粮食生产系统中整合先进数字技术的数据集成提供了范例，重点是生产行为建模。

研究显示，将历史生产活动实时融入农场调度，并设计奖励机制以达成预期的操作表现，能够显著提升生产效率并增强应对需求和生产不确定性的韧性。综上所述，本研究揭示了基于数字技术优化在城市粮食生产领域的变革潜力。通过结合实时数据采集与Q学习的自适应学习，我们展示了数字技术的实际应用价值及其可扩展性。

未来研究应进一步深入探讨这些议题，重点关注能源效率、多尺度数据融合以及社区参与，以推动数字再生食品系统的领域进步。

总而言之，这项研究为城市粮食生产注入了新的活力，并展示了数字技术在优化资源分配和提升生产效率方面的巨大潜力。通过实时数据的深度整合与智能学习模型的应用，未来的城市农业将更加高效、灵活且可持续。这不仅为全球城市粮食安全提供了新思路，也为构建更具韧性和包容性的食品系统奠定了坚实基础。

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