编辑推荐：
为解决木质生物质年度供应波动致生物质电厂规模优化难题，研究人员以富士地区为对象，结合 MARL 与 RNN-MLP 优化采伐顺序。经训练，各实验组方差显著降低，最高效组发电增加 20.1%，为可持续管理提供新方法。
在全球积极推进碳中和的背景下，清洁能源的开发与利用成为关键议题。木质生物质作为一种清洁可再生能源，在供热和发电领域展现出巨大潜力。然而，其年度供应受树种、采伐年龄等因素影响波动显著，这给生物质电厂的规模优化带来了严峻挑战 —— 供应过剩会造成资源浪费，供应不足则可能导致电厂燃料短缺，不得不采购昂贵的替代木材原料。如何在动态变化的森林资源中实现木质生物质的稳定供应，成为摆在研究者面前的重要课题。
为了攻克这一难题，相关研究人员针对日本静冈县富士地区展开了深入研究。该地区涵盖 28063.55 公顷林地，研究限定树种为日本雪松（Cryptomeria japonica）和日本柏树（Chamaecyparis obtusa），森林类型为同龄单一栽培林，属于一般森林（非特殊用途或保护森林），立地质量为中等（土壤肥力和生产力状态指标，分为极低、低、中等、较高、高五个等级）。此项研究成果发表在《Biomass and Bioenergy》上，为木质生物质资源的可持续管理提供了新的思路和方法。
研究人员采用多智能体强化学习（MARL）结合循环神经网络 - 多层感知机（RNN-MLP）的模型，旨在优化采伐顺序，同时平衡年度木质生物质产量与采伐面积。研究将林班分为四个实验组，年采伐面积分别为 250 公顷、300 公顷、350 公顷和 400 公顷，以进行进一步的优化和分析。
研究结果
奖励轨迹分析
图 6 展示了四种年采伐情景的奖励轨迹。处理大型离散动作空间的强化学习架构，如分支决斗 Q 网络和优势分支决斗 Q 网络，通常呈现出与本研究相同的模式：初始急剧上升，一旦探索了决策空间的主要维度，便趋于稳定。这一现象证实了模型按预期运行。
年度采伐面积方差变化
经过 5000 轮强化学习训练后，各实验组的年采伐面积方差分别为 4,937,739.25、16,901,686.56、26,236,007.49 和 24,802,694.41 吨 2/ 公顷，与第一次策略更新相比，分别减少了 81.08%、57.05%、68.38% 和 64.10%。这表明模型在优化采伐顺序、平衡年度采伐面积方面取得了显著成效。
发电能力提升
与富士地区的森林管理计划相比，表现最佳的实验组发电能力提升了 20.1%。这一结果充分说明，该研究提出的模型能够有效提高木质生物质的利用效率，为生物质电厂的稳定运行和产能提升提供了有力支持。
研究结论与意义
本研究成功地将多智能体强化学习与循环神经网络 - 多层感知机相结合，构建了适用于富士地区的可持续木质生物质资源管理模型。通过对不同年采伐面积实验组的分析，验证了该模型在优化采伐顺序、平衡年度生物质产量和采伐面积方面的有效性。研究结果不仅为解决木质生物质供应波动问题提供了科学的解决方案，也为其他类似地区的森林资源管理和木质生物质能源开发提供了可借鉴的方法和思路。未来，有望进一步拓展该模型的应用范围，推动木质生物质能源在全球范围内的可持续利用，为实现碳中和目标贡献更多力量。
