《Biomass and Bioenergy》：Developing a model for managing sustainable woody biomass resources in the Fuji region of Japanese temperate climate: Reinforcement learning-based optimization
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為解決木質生物質年度供應波動致生物質電廠規模優化難題，研究人員以富士地區為對象，結合 MARL 與 RNN-MLP 優化采伐順序。經訓練，各實驗組方差顯著降低，最高效組發電增加 20.1%，為可持續管理提供新方法。
在全球積極推進碳中和的背景下，清潔能源的開發與利用成為關鍵議題。木質生物質作為一種清潔可再生能源，在供熱和發電領域展現出巨大潛力。然而，其年度供應受樹種、采伐年齡等因素影響波動顯著，這給生物質電廠的規模優化帶來了嚴峻挑戰 —— 供應過剩會造成資源浪費，供應不足則可能導致電廠燃料短缺，不得不采購昂貴的替代木材原料。如何在動態變化的森林資源中實現木質生物質的穩定供應，成為擺在研究者面前的重要課題。
為了攻克這一難題，相關研究人員針對日本靜岡縣富士地區展開了深入研究。該地區涵蓋 28063.55 公頃林地，研究限定樹種為日本雪松（Cryptomeria japonica）和日本柏樹（Chamaecyparis obtusa），森林類型為同齡單一栽培林，屬于一般森林（非特殊用途或保護森林），立地質量為中等（土壤肥力和生產力狀態指標，分為極低、低、中等、較高、高五個等級）。此項研究成果發表在《Biomass and Bioenergy》上，為木質生物質資源的可持續管理提供了新的思路和方法。
研究人員采用多智能體強化學習（MARL）結合循環神經網絡 - 多層感知機（RNN-MLP）的模型，旨在優化采伐順序，同時平衡年度木質生物質產量與采伐面積。研究將林班分為四個實驗組，年采伐面積分別為 250 公頃、300 公頃、350 公頃和 400 公頃，以進行進一步的優化和分析。
研究結果
獎勵軌跡分析
圖 6 展示了四種年采伐情景的獎勵軌跡。處理大型離散動作空間的強化學習架構，如分支決斗 Q 網絡和優勢分支決斗 Q 網絡，通常呈現出與本研究相同的模式：初始急劇上升，一旦探索了決策空間的主要維度，便趨于穩定。這一現象證實了模型按預期運行。
年度采伐面積方差變化
經過 5000 輪強化學習訓練后，各實驗組的年采伐面積方差分別為 4,937,739.25、16,901,686.56、26,236,007.49 和 24,802,694.41 噸 2/ 公頃，與第一次策略更新相比，分別減少了 81.08%、57.05%、68.38% 和 64.10%。這表明模型在優化采伐順序、平衡年度采伐面積方面取得了顯著成效。
發電能力提升
與富士地區的森林管理計劃相比，表現最佳的實驗組發電能力提升了 20.1%。這一結果充分說明，該研究提出的模型能夠有效提高木質生物質的利用效率，為生物質電廠的穩定運行和產能提升提供了有力支持。
研究結論與意義
本研究成功地將多智能體強化學習與循環神經網絡 - 多層感知機相結合，構建了適用于富士地區的可持續木質生物質資源管理模型。通過對不同年采伐面積實驗組的分析，驗證了該模型在優化采伐順序、平衡年度生物質產量和采伐面積方面的有效性。研究結果不僅為解決木質生物質供應波動問題提供了科學的解決方案，也為其他類似地區的森林資源管理和木質生物質能源開發提供了可借鑒的方法和思路。未來，有望進一步拓展該模型的應用范圍，推動木質生物質能源在全球范圍內的可持續利用，為實現碳中和目標貢獻更多力量。
