Mécanisme de chaîne d'approvisionnement agricole intelligent orienté vers l'informatique de périphérie avec enchères et réseaux neuronaux flous

Résumé Propulsée par des technologies axées sur les données, l'agriculture de précision offre d'immenses avantages en termes de productivité et de durabilité. Cependant, la fragmentation des terres agricoles nécessite une automatisation transparente et distribuée. Nous avons développé un cadre d'informatique de périphérie complété par des mécanismes d'enchères et des optimiseurs flous qui relient différentes étapes de la chaîne d'approvisionnement. Plus précisément, l'informatique de périphérie offre des capacités puissantes qui permettent une surveillance en temps réel et une prise de décision basée sur les données dans l'agriculture intelligente. Nous proposons un cadre d'informatique de périphérie adapté aux besoins agricoles pour garantir la durabilité grâce à un approvisionnement énergétique solaire renouvelable. Bien que le cadre informatique de périphérie gère la surveillance des cultures en temps réel et la collecte de données, des mécanismes basés sur le marché, tels que les enchères et les modèles d'optimisation floue, soutiennent la prise de décision pour des opérations fluides de la chaîne d'approvisionnement agricole. Nous avons formulé des mécanismes d'enchères invisibles qui cachent les valeurs réelles des offres et régulent les flux d'information, combinés avec des techniques d'apprentissage automatique pour des analyses prédictives robustes. Alors que les systèmes flous basés sur des règles encodent l'expertise du domaine dans la prise de décision agricole, des algorithmes d'entraînement adaptables aident à optimiser les paramètres du modèle à partir des données. Une approche d'apprentissage hybride en deux phases est formulée. Des modèles d'optimisation floue ont été formulés en utilisant l'expertise du domaine pour trois problèmes clés de décision de chaîne d'approvisionnement. Les marchés aux enchères découvrent l'équilibre optimal entre la demande et l'offre de cultures et les signaux de prix. Les systèmes flous intègrent les connaissances du domaine dans des modèles d'aide à la décision sur les cultures interprétables. Une évaluation intégrée de 50 exploitations au cours de cinq cycles de culture a démontré la haute performance du modèle de réseau neuronal flou basé sur des enchères orienté vers l'informatique de périphérie par rapport aux références.