基于AI模型的攀鲈养殖成本效益优化策略：智能水产养殖中的RL-AMIS框架创新研究

为解决传统攀鲈养殖中环境参数与经济效益难以协同优化的问题，研究人员开发了融合Taguchi实验设计与强化学习-人工多重智能系统（RL-AMIS）的混合优化框架。该研究通过多目标回归分析优化水温、溶解氧等9项关键参数，实验表明RL-AMIS可使运营成本降低15.3%、生长效率提升17.8%，为东南亚可持续水产养殖提供了可扩展的AI驱动解决方案。

　　

水产养殖业正面临全球鱼类蛋白需求激增与资源可持续利用的双重挑战。在东南亚地区，攀鲈（Anabas spp.）作为重要的经济鱼种，其养殖过程涉及水温、溶解氧、投喂频率等十余项环境参数的复杂调控。传统方法往往依赖经验决策，难以平衡生长效率与运营成本，导致资源浪费和生态压力。据文献报道，仅泰国每年因非优化养殖造成的经济损失就超过20%，而过度投喂引发的氨氮超标更是加剧了水体富营养化。

针对这一产业痛点，泰国Rajamangala理工大学的研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表了一项突破性研究。该团队创新性地将工业领域的Taguchi实验设计与人工智能技术相结合，开发出RL-AMIS（Reinforcement Learning-Artificial Multiple Intelligence System）优化框架。通过27组正交实验采集数据，构建了包含9项关键参数的回归模型，最终实现生长效率提升17.8%的同时降低15.3%运营成本，为智能水产养殖提供了可量化的决策支持系统。

研究采用三大关键技术：1）Taguchi L27正交阵列设计，将原本需要19,683次的全因子实验压缩至27组；2）建立包含CA（文化算法）、WCA（水循环算法）等10种元启发式的IB（智能箱）库；3）引入强化学习机制动态选择优化策略，通过TOPSIS（理想解相似排序法）评估帕累托前沿。

研究结果

4.1 攀鲈养殖参数的Taguchi设计分析
通过27组实验发现，泰国攀鲈（Anabas testudineus）在24°C水温、3 mg/L溶解氧条件下获得最高单产（73.61 kg），而塞内加尔攀鲈（A. senegalensis）在30°C时运营成本最低（2,850.37泰铢）。回归模型显示pH值（β₄=-5.042）和氨氮浓度（β₆=12.292）对生长影响最显著。

4.2 多目标决策模型的比较
RL-AMIS以0.63的HV（超体积指标）和1.73的ARP（平均帕累托解比率）显著优于传统方法。其生成的38个非支配解比AMIS多3个，且成本分布区间缩小12%。

4.3 TOPSIS权重分析
当生长权重设为0.9时，RL-AMIS实现75.96 kg产量（理论值71.44 kg），验证了模型对优先级的自适应能力。实际养殖验证中，7批次平均产量达理论值的93.84%，标准差仅2.02 kg。

5.4 环境可持续性贡献
优化方案使饲料利用率提升21%，电力消耗降低18%，相当于每吨产量减少35kg碳排放。这与联合国粮农组织倡导的"蓝色转型"目标高度契合。

结论与展望
该研究首次将强化学习引入水产养殖多目标优化，其RL-AMIS框架通过三大创新点实现突破：1）采用γ=0.2的折扣奖励机制平衡探索-开发矛盾；2）整合10种元启发式算法提升全局搜索能力；3）建立包含FW（鲜重）和OC（运营成本）的双目标评价体系。现场验证显示，该系统可使投资回报