Sustainable Smart Farm Networks: Enhancing Resilience and Efficiency with Decision Theory-Guided Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.03721v1 📥 PDF

作者: Dian Chen, Zelin Wan, Dong Sam Ha, Jin-Hee Cho

分类: cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

提出基于决策理论的深度强化学习以提升智能农场网络的韧性与效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 智能农业 深度强化学习 决策理论 迁移学习 能源效率 系统韧性 监测系统

📋 核心要点

  1. 现有的智能农场监测系统在应对网络攻击和能源波动方面存在韧性不足和适应性差的问题。
  2. 本文提出了一种结合深度强化学习、迁移学习和决策理论的智能农场网络，以优化监测质量和能源效率。
  3. 实验结果显示，DT引导的DRL模型在系统性能上优于TL增强的DRL模型，训练时间减少了47.5%。

📝 摘要（中文）

基于太阳能传感器的监测系统已成为农业创新的重要组成部分，通过整合传感器技术、物联网以及边缘和云计算，推动了农场管理和动物福利的发展。然而，这些系统在面对网络攻击和动态能源供应时的韧性和适应性仍未得到充分探索。为了解决这些挑战，本文提出了一种可持续的智能农场网络，旨在在各种网络威胁和能源波动条件下保持高质量的动物监测。我们的方法利用深度强化学习（DRL）制定最佳策略，以最大化监测效果和能源效率。通过结合迁移学习（TL）和决策理论（DT），加速学习过程，显著减少训练时间，同时实现可比的性能奖励。实验结果表明，DT引导的DRL优于TL增强的DRL模型，系统性能提升并减少训练时间47.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决智能农场监测系统在面对网络攻击和能源波动时的韧性和适应性不足的问题。现有方法在动态环境下的表现不佳，导致监测效果和能源利用效率低下。

核心思路：我们提出了一种可持续的智能农场网络，通过深度强化学习（DRL）制定最佳监测策略，同时结合决策理论（DT）和迁移学习（TL）来加速学习过程，以提高系统的响应能力和效率。

技术框架：整体架构包括数据采集模块、深度强化学习模块和决策理论模块。数据采集模块通过传感器收集环境和动物状态数据，DRL模块用于策略优化，而DT模块则提供决策支持，确保在不同条件下的监测质量和能源效率。

关键创新：最重要的技术创新在于将决策理论与深度强化学习相结合，形成DT引导的DRL模型。这一方法显著提高了学习速度和系统性能，克服了传统DRL模型的收敛速度慢的问题。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡监测效果与能源消耗，并优化了网络结构以适应动态环境的变化。关键参数设置经过多次实验调整，以确保模型的稳定性和高效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，DT引导的深度强化学习模型在系统性能上显著优于传统的TL增强DRL模型，训练时间减少了47.5%。这一成果展示了新方法在提高监测质量和能源效率方面的有效性，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能农业、环境监测和动物健康管理等。通过提高智能农场网络的韧性和效率，能够有效提升农业生产的可持续性和经济效益，未来可能对农业管理和决策支持系统产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Solar sensor-based monitoring systems have become a crucial agricultural innovation, advancing farm management and animal welfare through integrating sensor technology, Internet-of-Things, and edge and cloud computing. However, the resilience of these systems to cyber-attacks and their adaptability to dynamic and constrained energy supplies remain largely unexplored. To address these challenges, we propose a sustainable smart farm network designed to maintain high-quality animal monitoring under various cyber and adversarial threats, as well as fluctuating energy conditions. Our approach utilizes deep reinforcement learning (DRL) to devise optimal policies that maximize both monitoring effectiveness and energy efficiency. To overcome DRL's inherent challenge of slow convergence, we integrate transfer learning (TL) and decision theory (DT) to accelerate the learning process. By incorporating DT-guided strategies, we optimize monitoring quality and energy sustainability, significantly reducing training time while achieving comparable performance rewards. Our experimental results prove that DT-guided DRL outperforms TL-enhanced DRL models, improving system performance and reducing training runtime by 47.5%.