Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation for Environmental Policy Synthesis

要約

気候政策開発は、深い不確実性、複雑なシステムのダイナミクス、および競合する利害関係者の利益のために大きな課題に直面しています。
地球システムモデルなどの気候シミュレーション方法は、政策探査のための貴重なツールになっています。
ただし、それらの典型的な使用は、潜在的なポリスを直接合成するのではなく、潜在的なポリスを評価するためのものです。
問題は政策経路を最適化するために反転することができますが、従来の最適化アプローチは、しばしば非線形ダイナミクス、不均一なエージェント、および包括的な不確実性の定量化と闘っています。
これらの制限に対処するために、マルチエージェント強化学習（MARL）を使用して気候シミュレーションを増強するためのフレームワークを提案します。
報酬の定義、増加するエージェントと状態空間によるスケーラビリティ、リンクされたシステム全体の不確実性の伝播、ソリューションの検証など、気候シミュレーションとMARLの適用との間のインターフェースで重要な課題を特定します。
さらに、MARL由来のソリューションを政策立案者にとって解釈可能かつ有用にする際の課題について説明します。
私たちのフレームワークは、将来の研究のための重要な制限と分野を認めながら、より洗練された気候政策探査の基盤を提供します。

要約(オリジナル)

Climate policy development faces significant challenges due to deep uncertainty, complex system dynamics, and competing stakeholder interests. Climate simulation methods, such as Earth System Models, have become valuable tools for policy exploration. However, their typical use is for evaluating potential polices, rather than directly synthesizing them. The problem can be inverted to optimize for policy pathways, but the traditional optimization approaches often struggle with non-linear dynamics, heterogeneous agents, and comprehensive uncertainty quantification. We propose a framework for augmenting climate simulations with Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) to address these limitations. We identify key challenges at the interface between climate simulations and the application of MARL in the context of policy synthesis, including reward definition, scalability with increasing agents and state spaces, uncertainty propagation across linked systems, and solution validation. Additionally, we discuss challenges in making MARL-derived solutions interpretable and useful for policy-makers. Our framework provides a foundation for more sophisticated climate policy exploration while acknowledging important limitations and areas for future research.

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