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基于大语言模型的个性化作物水肥管理智能决策方法

文献类型： 中文期刊

作者： 吴华瑞 1 ; 李静晨 1 ; 杨雨森 1 ;

作者机构： 1.北京市农林科学院信息技术研究中心

关键词： 作物管理;大语言模型;多目标决策;个性化决策;PPO算法

期刊名称： 智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2025 年 7 卷 001 期

页码： 11-19

摘要： [目的/意义]为解决当前作物管理中个性化需求难以捕捉、决策过程缺乏灵活性难题，本研究提出了一种基于大语言模型的个性化作物生产智能决策方法[方法]通过自然语言对话收集用户在蔬菜作物管理过程中的个性化需求，涵盖产量、人力资源消耗和水肥消耗等方面。随后，将作物管理过程建模为多目标优化问题，同时考虑用户个性化偏好和作物产量，并采用强化学习算法来学习作物管理策略。水肥管理策略的训练通过与环境的交互持续更新，学习在不同条件下采取何种行动以实现最优决策，从而实现个性化的作物管理。[结果和讨论]在gym-DSSAT (Gym-Decision Support System for Agrotechnology Transfer)仿真平台上进行的实验，结果表明，所提出的个性化作物生产智能决策方法能够有效地根据用户的个性化偏好调整作物管理策略。[结论]通过精准捕捉用户的个性化需求，该方法在保证作物产量的同时，优化了人力资源与水肥资源的消耗。

  • 相关文献

[1]基于多模态融合大模型架构Agri-QA Net的作物知识问答系统. 吴华瑞,赵春江,李静晨. 2025

[2]基于大语言模型推理的数字孪生平台蔬菜作物生长模型研究. 赵春江,李静晨,吴华瑞,杨雨森. 2024

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