《Aquaculture International》：A deep deterministic policy gradient approach for optimizing feeding rates and water quality management in recirculating aquaculture systems
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在循环水养殖系统（RAS）中，投喂率管理是关键难题。研究人员开展了基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法优化 RAS 投喂率和水质管理的研究。结果显示，DDPG 控制器优势显著，该研究为水产养殖管理带来新突破，推动行业可持续发展。
在当今水产养殖业蓬勃发展的时代，循环水养殖系统（Recirculating Aquaculture Systems，RAS）凭借其节水、环保等优势，成为可持续鱼类生产的关键技术。然而，RAS 中投喂率的高效管理却如同隐藏在平静水面下的暗礁，严重阻碍着行业的进一步发展。一方面，投喂率直接影响鱼类生长和水质，传统固定投喂方式无法适应鱼类代谢的动态变化，导致水质恶化，如过度投喂数小时内氨含量可能飙升 200 - 300% ，这不仅增加养殖成本，还威胁鱼类健康和生存；另一方面，精准控制投喂率需要综合考虑多种因素，如鱼体大小、水温、溶解氧水平和放养密度等，传统方法难以有效应对这种复杂的非线性关系。因此，寻找一种高效、智能的投喂率控制方法迫在眉睫。
为了解决这些问题，来自多个国家不同机构的研究人员展开了深入研究，其中包括埃及 Kafrelsheikh 大学农业工程系、利比亚 Omar Al Mukhtar 大学农业工程系、西班牙 Universitat Politècnica de València 的 Institut d’Investigació Per a La Gestió Integrada de Zones Costaneres 等。他们将目光聚焦于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）算法，开展了利用该算法优化 RAS 投喂率并同时维持水质参数在最佳范围的研究。研究成果发表在《Aquaculture International》上，为水产养殖管理领域带来了新的曙光。
研究人员在这项研究中运用了多种关键技术方法。在实验系统搭建方面，使用大规模 RAS，涵盖不同功能的养殖池，设置不同养殖规模进行实验。数据处理上，采用高分辨率采样和长期监测收集数据，运用交叉传感器验证、异常值检测和移动平均滤波等技术处理数据。在算法应用上，构建 DDPG 双网络架构，通过优化网络超参数、设计复杂奖励函数实现对投喂率的精准控制，并与多种传统控制方法对比评估 。
下面来详细看看研究结果：
训练性能与收敛 ：DDPG 算法在训练过程中展现出强大的学习能力。初期奖励波动大，随着训练推进，奖励逐渐稳定在 250 单位左右，10 - episode 移动平均曲线显示学习轨迹持续优化，验证结果表明策略泛化能力良好，能在未见条件下保持稳健性能 。行动分布分析 ：投喂率分布呈现以 0.62 为中心的正态模式，轻微负偏态体现控制器倾向保守投喂，近零峰度表明决策平衡。这表明控制器能在维持稳定水质的同时确保鱼类营养需求，验证了奖励函数设计的有效性 。行动稳定性与转换 ：控制器严格遵守最大投喂率变化限制，确保策略调整平稳。饲料量变化体现系统对环境的适应性，行动转换分布对称，表明控制器双向调节能力强，能根据系统需求灵活调整投喂率 。环境响应与系统稳定性 ：控制器有效维持关键水质参数在目标范围内，溶解氧、pH 值和氨浓度等指标表现稳定，生物质参数变化符合鱼类生长规律。面对环境扰动，系统能快速恢复，验证了集成方法的有效性 。对比性能分析 ：与传统控制方法（MPC、PID 和 Bang - Bang 控制）相比，DDPG 控制器在多个性能指标上优势明显。RMSE 降低 25.1%，饲料消耗减少 77.9%，稳定性指数提高 17.9%，环境响应速度更快，系统长期稳定性和资源利用效率显著提升 。自适应性能分析 ：在不同生长阶段，DDPG 控制器的投喂率准确性和生长速率均优于传统方法，且能维持较高的水质稳定性，全面展示了其在水产养殖中的综合优势 。统计分析 ：通过统计分析（ANOVA 和 Tukey’s post - hoc 检验），进一步证实 DDPG 控制器在各项性能指标上显著优于传统控制方法，效果量（Cohen’s d）显示差异具有实际意义 。消融分析 ：研究不同奖励函数组件的作用，结果表明稳定性修正项和质量乘数对系统性能至关重要，缺失这些组件会导致跟踪误差增加和稳定性下降 。系统可扩展性与实际可行性 ：在不同规模 RAS 系统中，DDPG 控制器均表现出良好的响应时间、稳定性和效率，系统架构、传感器网络、执行器控制等方面的设计保证了其可扩展性和实际可行性 。鲁棒性性能分析 ：在多种故障场景下，DDPG 控制器的鲁棒性远超传统方法，如在传感器故障、环境扰动、网络挑战和硬件限制等情况下，能更好地维持系统稳定和性能 。经济影响与成本效益分析 ：DDPG 控制器大幅降低运营成本，不同规模系统的成本效益分析和 ROI 分析显示其具有良好的经济效益和市场适应性 。水质管理性能 ：在水质管理方面，DDPG 控制器能将关键水质指标维持在最佳范围，恢复时间短且参数方差小，有效提升了水质管理能力 。计算可行性分析 ：在资源受限的硬件（如 Raspberry Pi 4B）上，DDPG 模型依然能保持低推理延迟和高效的资源利用，证明其适用于实际养殖环境 。可解释性 ：为提高系统的可解释性，研究人员提出多种技术方案，如特征重要性分析、决策树近似、反事实解释、可视化工具和不确定性量化等 。
研究结论和讨论部分指出，该研究成功开发并验证了基于 DDPG 的 RAS 投喂率控制系统，实现了提高运营效率、增强系统稳定性和经济可行性的目标。与传统控制方法相比，该系统在多个性能指标上有显著提升，在不同规模系统、生长阶段和故障条件下表现稳健。然而，研究也存在一些局限性，如奖励函数优化、多物种适应性等方面有待进一步研究。总体而言，这项研究为智能水产养殖管理提供了创新框架，有望推动商业 RAS 运营的变革，为可持续水产养殖发展奠定坚实基础。
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