研究人员开发了一个深度强化学习框架，以优化马拉维湖盆地的土地利用分配，旨在提升生态系统服务价值。该系统使用近端策略优化（Proximal Policy Optimization）代理来调整土地覆盖像素，并纳入生态价值和空间连贯性奖励。在不同场景下的评估表明，该代理成功地提高了生态系统价值并采用了符合生态规律的模式，展示了其在环境规划和政策分析方面的潜力。 AI
影响 展示了强化学习在复杂环境规划和政策情景分析中的新颖应用。
排序理由 这是一篇详细介绍强化学习在环境规划中新颖应用的学术论文。
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arXiv:2604.03768v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Unsustainable land-use practices in ecologically sensitive regions threaten biodiversity, water resources, and the livelihoods of millions. This paper presents a deep reinforcement learning (RL) framework for optimizing la…