Current applications and potential future directions of reinforcement learning-based Digital Twins in agriculture

数字孪生在各行各业中因模拟、监测和决策而备受关注，依赖于不断改进的机器学习模型。然而，与其他行业相比，农业数字孪生的实施受到限制。同时，机器学习，特别是强化学习，在农业应用中已经显示出优化决策、任务自动化和资源管理等方面的潜力。数字孪生的一个关键方面是在虚拟环境中表示物理资产或系统，这与强化学习需要环境表示来学习任务的最佳策略是相符的。因此，农业中的强化学习可以实现各种数字孪生应用。本综述旨在按应用领域（如机器人、温室管理、灌溉系统和作物管理）对农业环境中使用强化学习的现有研究进行分类，确定强化学习为基础的数字孪生的潜在未来领域。它还对使用的强化学习技术进行分类，包括表格方法、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法和演员评论算法，以概述目前使用的模型。本综述旨在为整合数字孪生和强化学习在农业中的最新技术提供见解，确定未来研究的差距和机会，并探索协同作用以应对农业挑战和优化农业，为更有效和可持续的农业方法铺平道路。

本文旨在通过分类现有的农业领域中应用强化学习的研究，包括机器人、温室管理、灌溉系统和作物管理等应用领域，以及使用的强化学习技术，以探索强化学习在农业中的潜力和应用前景。

本文提出了在农业领域中应用强化学习的概念，以实现数字孪生的模拟、监测和决策制定。同时，通过对强化学习技术的分类和比较，提供了指导农业决策制定的最佳实践。

本文分类和总结了现有的强化学习在农业领域中的应用，包括机器人、温室管理、灌溉系统和作物管理等应用领域。同时，本文列举了使用的强化学习技术，包括表格方法、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法和Actor-Critic算法。此外，本文还探讨了强化学习在农业中的未来应用前景。

近年来，在农业领域中还有其他相关的研究，例如“基于深度学习的农业作物病害检测”和“农业机器人的自主导航和控制”等。