2024-03-29T05:15:57Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002039942023-04-27T10:00:04Z01164:03925:10120:10121
室内栽培システムにおける強化学習を用いた栽培手法の提案jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00203899/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=203994&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan金沢工業大学金沢工業大学金沢工業大学高田, 裕也中沢, 実西川, 幸延現在の農業は天候やその他の環境変化の影響を受けやすく,就業人口と基幹的農業従事者が共に年々減少している等の問題がある.この問題の解決案として植物工場や室内栽培システムの運用がある.これは収支の点から大量生産するために規模を大きくするなど,効率の良い栽培条件で栽培する必要がある.そのため本論文では,室内で栽培でき,効率的な栽培条件の探索をするシステムの提案を行う.栽培条件の探索に関して機械学習手法が挙げられるが,大量のデータセットを必要とする,対象とする作物のデータがあるとは限らない等の問題がある.また栽培環境を変化させてから作物に影響が反映されるまでの時間は明確になっていない.そこで遅延報酬の概念がある強化学習手法を用いることによって効率的な栽培条件の探索を目指す.AA11235941研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)2020-CSEC-8847162020-03-052188-86552020-03-04