Разработка системы для оптимизации планирования дислокации мест рубок на примере Республики Карелия

Аннотация

Кузьмин Р.С., Алексеев И.В., Туманян М.М., Кемпи Е.А., Семёнов Р.А., Лева Д.С., Рего Г.Э..

Дата поступления статьи: 25.02.2025

Работа посвящена применению модели машинного обучения с подкреплением для автоматизации планирования дислокации мест рубок в лесном хозяйстве. Предложен метод оптимизации выбора лесосек на основе алгоритма оптимизации проксимальной политики (Proximal Policy Optimization). Разработана информационная система, адаптированная для обработки данных лесоустройства в матричном виде и работы с геоинформационными системами. Проведенные эксперименты демонстрируют способность находить рациональные варианты размещения лесосек с помощью предложенного метода. Полученные результаты являются перспективными для использования интеллектуальных систем в лесной отрасли.

Ключевые слова: обучение с подкреплением, глубокое обучение, дислокация мест рубок, лесное хозяйство, искусственный интеллект, оптимизация планирования, сплошные рубки

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

4.1.6 - Лесоведение, лесоводство, лесные культуры, агролесомелиорация, озеленение, лесная пирология и таксация

.