Dieser Artikel untersucht den Einsatz von Deep Reinforcement Learning (DRL) zur Lösung des Problems der optimalen Platzierung von Brandschneisen in Waldgebieten. Das Ziel ist es, die Ausbreitung von Waldbränden durch strategische Positionierung von Brandschneisen zu minimieren.
Die Autoren verwenden verschiedene DRL-Algorithmen wie Deep Q-Learning, Double Deep Q-Learning und Dueling Double Deep Q-Learning, um einen lernenden Agenten zu entwickeln, der mit Hilfe des Cell2Fire-Simulators Brandschneisen in einer Waldlandschaft platziert. Dabei wird der Agent zunächst durch einen heuristikbasierten Algorithmus trainiert, bevor er eigenständig lernt.
Die Ergebnisse zeigen, dass die DRL-Ansätze deutlich bessere Ergebnisse erzielen als der heuristische Algorithmus und eine zufällige Platzierung der Brandschneisen. Insbesondere für größere Waldgebiete (Sub40) konnte eine Reduzierung der verbrannten Fläche um bis zu 30% erreicht werden. Die Autoren betonen, dass dies ein wichtiger Meilenstein im Bereich der Waldbrandprävention durch den Einsatz von Reinforcement Learning darstellt.
Darüber hinaus wurde eine Methode zur Erklärbarkeit der Entscheidungen des Agenten implementiert, um das Verständnis für die Funktionsweise des Systems zu erhöhen. Die Aufmerksamkeitskarten zeigen, dass der Agent die Wechselwirkungen zwischen neuen und bestehenden Brandschneisen berücksichtigt.
Insgesamt demonstriert diese Studie das große Potenzial von DRL-Techniken für Herausforderungen im Bereich des operativen Managements, insbesondere im Kontext der Waldbrandprävention.
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by Luca... klokken arxiv.org 04-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.08523.pdfDypere Spørsmål