面向循环水养殖系统管理的自适应多目标强化学习框架：跨生长周期的可解释可视化与智能控制

《Aquaculture International》：Adaptive multi-objective reinforcement learning with interpretable visualization for integrated RAS management across growth cycles

本研究针对循环水养殖系统(RAS)中多目标优化优先级动态变化、复杂AI模型可解释性不足及控制策略难以适应鱼类发育阶段需求等关键问题，开发了一种自适应多目标强化学习框架。研究通过分层深度确定性策略梯度(DDPG)架构实现生长阶段特异性策略，结合可解释可视化组件，在商业化RAS设施中验证表明：饲料转化率(FCR)改善18.7%，水质参数98.3%时间保持最优范围，生长阶段转换期间调整时间减少42.5%。用户研究显示89%参与者对该系统表示信任。该研究为高级AI技术与实际水产养殖管理间搭建了桥梁。

　　

在可持续水产养殖的发展浪潮中，循环水养殖系统(RAS)以其水资源循环利用、疾病有效控制和环境影响小等优势，已成为集约化鱼类生产的重要方式。然而，这种封闭式循环系统也带来了前所未有的管理挑战——投喂策略直接影响水质参数、鱼类健康和各子系统稳定性，形成复杂的控制难题。更棘手的是，鱼类在不同生长阶段具有截然不同的生理特性和环境需求，而传统的控制方法往往采用静态策略，难以适应这种动态变化。此外，先进的AI控制算法如同"黑箱"，使一线养殖人员难以理解和信任其决策过程，这严重阻碍了智能控制系统在商业化水产养殖中的推广应用。

正是针对这些痛点，发表在《Aquaculture International》上的这项研究提出了一个创新解决方案：自适应多目标强化学习框架，集成了可解释可视化组件，为RAS提供跨整个生长周期的智能管理。该研究旨在解决RAS管理中最为棘手的三个问题：多目标优化中优先级的动态平衡、复杂AI模型对实际用户的透明可解释性，以及控制策略对鱼类发育阶段动态需求的适应性。

为了攻克这些难题，研究团队设计了一个精巧的分层深度确定性策略梯度(DDPG)架构。该系统创新性地为罗非鱼的三个关键生长阶段（初始期1-100天、中期101-200天、终末期201-300天）分别训练了专门的控制策略，并通过元控制器实现策略间的平滑过渡。每个DDPG智能体负责连续调整三个关键操作变量：投喂率、曝气率和换水率。特别值得关注的是，研究团队设计了动态奖励函数，能够根据生长阶段和环境条件自动调整饲料效率、水质和能耗的相对重要性，完美契合了养殖过程中优先级的自然演变。

在技术方法上，本研究主要采用了几个关键技术：分层深度确定性策略梯度(DDPG)架构实现生长阶段特异性控制；动态多目标奖励函数平衡饲料效率、水质和能耗；基于注意力机制和反事实推理的可解释性框架；决策树近似法提供直观规则解释；政策混合机制确保生长阶段间平滑过渡。实验在商业化RAS设施的12个50立方米实验池中进行，以罗非鱼为研究对象，持续监测300天完整生产周期。

系统性能评估

研究结果显示，该分层DDPG系统在各项关键指标上均显著优于传统方法。与标准DDPG实现相比，饲料转化率(FCR)提高了18.7%，最终生物量增加了7.6%。水质稳定性表现尤为突出，98.3%的时间参数保持在最优范围内，溶解氧、pH值和氨氮控制均达到行业领先水平。

特别值得关注的是，系统在生长阶段过渡期这一RAS管理中的传统难点上表现卓越。通过政策混合机制，系统在阶段转换期间实现了62.3%的参数稳定性提升，最大偏差显著降低，调整时间缩短42.5%，同时保持环境条件稳定。

生长阶段特异性性能

系统成功实现了对不同生长阶段特定需求的精准适应。在初始阶段（对应幼鱼期，20-150克），系统优先考虑生长优化，投喂率设定为体重4.8%/天，充分利用此阶段鱼类的高代谢活性和优异饲料转化效率。进入中期（150-350克），系统平衡生长与水质管理，投喂率调整为3.5%/天，同时加强对氨氮等代谢废物的控制。到了终末期（350克至市场规格500克以上），系统将水质维护作为首要任务，投喂率降至2.6%/天，重点监控pH和温度参数，应对鱼类对环境参数敏感性的变化。

比较方法分析

与深度强化学习（PPO、DQN）和传统控制方法（MPC、PID）的全面对比验证了分层DDPG的优越性。在饲料转化率、特定生长率、体型均匀度和存活率等所有生产指标上，分层DDPG均显著领先。值得注意的是，随着养殖密度从60千克/立方米增加到120千克/立方米，分层方法的性能优势更加明显，在最高密度下较PID控制的FCR改善达26.4%，展现出在集约化生产场景中的强大适应性。

可解释性评估

研究的另一大亮点是集成的可解释性框架，其通过多种方式使复杂AI决策对养殖者透明可理解。生长阶段特异性决策树将神经网络策略转化为直观的if-then规则， fidelity（保真度）达94.2%。注意力机制可视化实时高亮影响决策的关键参数，反事实解释生成器则展示最小参数变化如何导致决策显著改变。

用户研究结果令人鼓舞：使用高级可视化的分层DDPG系统在监测准确性（94.2%）、干扰响应（91.8%）和阶段转换管理（89.5%）等任务上显著优于基线系统。更重要的是，系统有效缩小了经验差距——在最具挑战性的阶段转换管理任务中，经验丰富者与新手之间的性能差距从基线系统的37.8%缩小到12.3%，表明系统能够将专家知识有效传递给经验较少的操作员。

经济与运营影响

经济效益分析显示了系统的实际价值。在50立方米RAS系统的年度运营中，分层DDPG较标准DDPG降低饲料成本18.8%，能耗降低13.2%，劳动力需求减少23.5%，净营业利润率提高53.3%。投资回报率(ROI)分析显示，不同规模设施均具有吸引力，中型设施简单投资回收期仅7个月，首年ROI达172.5%。

系统稳健性与适应性

系统在各种故障条件下表现出强健的容错能力。面对传感器故障、通信延迟和执行器滞环等异常情况，系统通过虚拟传感器替代、回退简化控制模式和自适应控制信号放大等机制，保持可接受性能。在溶解氧降低30%的扰动测试中，分层DDPG系统仅需7.8分钟即可恢复，显著快于对比方法。

研究结论与意义

这项研究成功开发并验证了一个集成自适应多目标强化学习与可解释可视化的RAS管理框架，在性能和实用性方面均实现显著突破。通过生长阶段特异性策略、动态奖励调整和先进可解释性组件的有机结合，系统既发挥了深度强化学习的优化能力，又提供了透明决策过程，有效弥合了先进AI技术与实际水产养殖应用间的差距。

研究的核心创新在于认识到RAS管理不是静态优化问题，而是需要随鱼类生长动态调整优先级的连续决策过程。分层DDPG架构通过专门策略捕捉各生长阶段的独特特征，而政策混合机制确保阶段间平滑过渡。可解释性框架则通过多种互补方法（决策树、注意力可视化、反事实解释）使AI决策对养殖者透明可理解，这是技术采纳的关键推动因素。

经济分析证实了系统在不同规模设施中的可行性，特别是中型设施（50立方米）表现出最具吸引力的投资回报特征。系统在降低经验差距方面的能力尤其重要，可能有助于解决水产养殖行业面临的劳动力挑战。

尽管存在某些局限性（如物种特异性适应、超大规模设施的扩展性、复杂参数交互的可视化等），但本研究为RAS智能管理提供了坚实基础。随着全球海鲜需求持续增长而天然渔业资源面临压力，此类技术将在开发环境可持续且经济可行的水产养殖系统中发挥日益重要作用。

未来研究方向包括多物种泛化、分布式架构、传感器韧性增强和数据高效训练等。通过解决这些挑战，自适应强化学习系统有望在全球水产养殖的可持续集约化中发挥核心作用，为满足不断增长的蛋白质需求提供技术支持，同时最大限度减少环境足迹。