Developing a Basic Theory for Integrated Agricultural Decision Support Methods to Maximize Agricultural Profits

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K04543
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Kitami Institute of Technology
• Principal Investigator: Maeda Yasunari 北見工業大学, 工学部, 教授 (30422033)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 農業 / 作物選択 / 栽培管理 / 履歴データ不足 / 気候変動 / マルコフ決定過程 / 動的計画法 / ベイズ統計学

Outline of Final Research Achievements

In this research, crop rotation problem and cultivation management problem are solved as one integrated agricultural decision problem using Markov decision processes. Agricultural profits are maximized in consideration of price fluctuations by the proposed method. In order to deal with areas where historical data is lacking, I also proposed a method to maximize profits when the probability is unknown.
I also defined the similarity measure for the region and age pair. Using the proposed similarity measure, I confirmed the similarity between pairs of different regions and different ages. This similarity could lead to the discovery of new crops suitable for regions affected by global warming.
I also considered applying the mathematical engineering knowledge obtained in this research to other fields such as equipment maintenance.

Free Research Field

統計的決定理論、知識情報処理、機械学習

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

従来の作物選択と栽培管理を分けた検討では、農業収益の真の最大化は不可能である。本研究では、作物選択と栽培管理を1つの統合的な意思決定問題として定式化し、収益の真の最大化を可能にした。
近年、農業分野のデータの標準化やデータベースの構築が検討されているが、必ずしも整備は順調ではない。本研究の各種確率が未知の場合の農業意思決定方法によって、履歴データが存在しない（不足する）地域の収益最大化も可能になる。
地球温暖化によって、以前は適切だった作物の栽培に適さなくなる地域がある。本研究で提案した異なる地域と年代の組の間での類似度は、当該地域での栽培に適した新たな作物の発見への応用が期待される。