Improving International Climate Policy via Mutually Conditional Binding Commitments

要約

この論文は、国際的な気候政策交渉の現実性を向上させるために、RICE-N シミュレーションとマルチエージェント強化学習フレームワークの強化を提案します。
我々は、この枠組みの価値を認識し、気候変動交渉のモデル化における多様な要因に対処するための大幅な強化の必要性を強調する。
「条件付きコミットメント メカニズム」(CCF メカニズム) に関するこれまでの研究に基づいて、シミュレーションと現実の間のギャップを埋める方法について説明します。
私たちは、調整を強化するために推奨者またはプランナー エージェントを含めることを提案し、社会的要因と当事者以外の利害関係者のサブエージェントを組み込むことで Real2Sim のギャップに対処し、基礎となる強化学習ソリューション アルゴリズムの機能強化を提案します。
これらの改善提案は、Rice-N におけるより効果的な国際気候政策意思決定のための交渉プロトコルの評価と策定を進めることを目的としています。
ただし、これらの提案の意味と有効性を判断するには、さらなる実験とテストが必要です。

要約(オリジナル)

This paper proposes enhancements to the RICE-N simulation and multi-agent reinforcement learning framework to improve the realism of international climate policy negotiations. Acknowledging the framework’s value, we highlight the necessity of significant enhancements to address the diverse array of factors in modeling climate negotiations. Building upon our previous work on the ‘Conditional Commitments Mechanism’ (CCF mechanism) we discuss ways to bridge the gap between simulation and reality. We suggest the inclusion of a recommender or planner agent to enhance coordination, address the Real2Sim gap by incorporating social factors and non-party stakeholder sub-agents, and propose enhancements to the underlying Reinforcement Learning solution algorithm. These proposed improvements aim to advance the evaluation and formulation of negotiation protocols for more effective international climate policy decision-making in Rice-N. However, further experimentation and testing are required to determine the implications and effectiveness of these suggestions.

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