基于深度强化学习的农机械时窗约束调度优化研究

针对传统农机械调度方法效率低、精度差等问题，研究人员创新性地将深度强化学习(DRL)与Transformer架构结合，提出基于注意力机制的A3C算法模型。实验表明，该模型在20-100节点规模下较蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)平均降低调度成本5.96%-21.9%，缩短运行时间85.1%-99.1%，为农业自动化提供了高效解决方案。

　　

在现代化农业发展中，农机械调度是提升生产效率的关键环节。传统方法依赖人工协调或启发式算法，存在效率低下、适应性差等痛点——人工调度易受经验局限，精确算法难以应对大规模问题，而蚁群优化(ACO)、遗传算法(GA)等启发式方法又面临参数敏感、解质量不稳定的困境。随着农田作业规模扩大和时窗约束（指定作业最早/最晚开始时间）要求的精细化，这些方法的局限性日益凸显。

针对这一挑战，研究人员创新性地将深度强化学习(DRL)引入农机械调度领域。研究首先将问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，构建基于Transformer架构的注意力网络，通过Actor-Critic算法进行训练，并融合局部搜索优化调度路径。在20-100节点规模的实测数据验证中，该方案展现出显著优势：相较于ACO和GA，DRL在20节点规模平均降低调度成本5.96%和6.57%，运行时间缩短85.1%和90.8%；在100节点规模时，成本降幅达13.8%和21.9%，时间效率提升98.5%和99.1%。这种突破性进展为农业自动化提供了兼具科学性与实用性的解决方案。

关键技术包括：1) 采用Transformer编码器处理农田节点特征，通过多头自注意力机制捕捉机器数量、调度频次等维度关联；2) 基于A3C（Advantage Actor-Critic）框架实现策略优化，Actor网络生成调度策略，Critic网络评估方案质量；3) 结合2-opt局部搜索算法消除路径冗余；4) 在模拟数据集上对比DRL与ACO、GA的性能差异。

研究结果方面：

Problem description

模型严格遵循现实农业场景假设，包括农机从固定仓库出发、单机完成不可分割作业任务等约束条件，确保方案可落地。

Experimental environment setup

在PyTorch框架下，采用GTX 1660显卡和i7-9700K CPU进行测试，通过随机生成数据验证模型泛化能力。

Results

可视化对比显示，DRL生成的调度路径更紧凑，时窗满足率100%，而ACO和GA存在明显路径交叉和时窗违约现象。

Discussion

研究突破在于用注意力机制替代传统循环神经网络，解决输入序列排列不变性问题；同时通过分层优化（全局DRL+局部搜索）平衡探索与开发效率。

Conclusion

该成果不仅显著提升调度效率，更开创了DRL在农业复杂约束场景的应用范式。未来可扩展至多机型协同、动态作业插入等更复杂场景，为智慧农业提供核心算法支撑。论文发表于《Biosystems Engineering》，标志着农业工程与人工智能的深度融合迈出关键一步。