Addressing a real world sequential decision problem with Reinforcement Learning (RL) usually starts with the use of a simulated environment that mimics real conditions. We present a novel open source RL environment for realistic crop management tasks. gym-DSSAT is a gym interface to the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), a high fidelity crop simulator. DSSAT has been developped over the last 30 years and is widely recognized by agronomists. gym-DSSAT comes with predefined simulations based on real world maize experiments. The environment is as easy to use as any gym environment. We provide performance baselines using basic RL algorithms. We also briefly outline how the monolithic DSSAT simulator written in Fortran has been turned into a Python RL environment. Our methodology is generic and may be applied to similar simulators. We report on very preliminary experimental results which suggest that RL can help researchers to improve sustainability of fertilization and irrigation practices.


翻译:解决与强化学习有关的现实世界顺序决策问题通常从使用模拟环境开始,模拟环境模仿真实条件。我们为现实的作物管理任务展示了新型开放源代码RL环境。健身房DSSAT是农业技术转让决策支持系统(DSSAT)的健身界面,这是一个高度忠诚的作物模拟器。DSSAT在过去30年中开发了DSSAT,并得到了农业学家的广泛承认。健身房DSSAT以真实的世界玉米实验为基础进行预设模拟。环境与任何体操环境一样容易使用。我们使用基本的RL算法提供了性能基线。我们还简要概述了如何将福特兰书写的单曲DSSAT模拟器变成Python RL环境。我们的方法是通用的,可以适用于类似的模拟器。我们报告了非常初步的实验结果,表明RL可以帮助研究人员提高肥力和灌溉做法的可持续性。

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