論文の概要: Revealing Robust Oil and Gas Company Macro-Strategies using Deep
Multi-Agent Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11043v1
- Date: Sun, 20 Nov 2022 17:52:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 19:02:40.498560
- Title: Revealing Robust Oil and Gas Company Macro-Strategies using Deep
Multi-Agent Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層多エージェント強化学習によるロバスト油・ガス会社マクロ戦略の展開
- Authors: Dylan Radovic, Lucas Kruitwagen, Christian Schroeder de Witt, Ben
Caldecott, Shane Tomlinson, Mark Workman
- Abstract要約: エネルギー移行は、低炭素のビジネスモデルに適応できない場合、主要な国際石油会社(IOC)に存在リスクをもたらす可能性がある。
我々は,IOCの意思決定をシミュレートするエネルギーシステムウォーゲームにおいて,深層マルチエージェント強化学習を用いた。
戦略は、初期の移行指向のムーブメントの結果、低炭素のビジネスモデルの形で現れた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The energy transition potentially poses an existential risk for major
international oil companies (IOCs) if they fail to adapt to low-carbon business
models. Projections of energy futures, however, are met with diverging
assumptions on its scale and pace, causing disagreement among IOC
decision-makers and their stakeholders over what the business model of an
incumbent fossil fuel company should be. In this work, we used deep multi-agent
reinforcement learning to solve an energy systems wargame wherein players
simulate IOC decision-making, including hydrocarbon and low-carbon investments
decisions, dividend policies, and capital structure measures, through an
uncertain energy transition to explore critical and non-linear governance
questions, from leveraged transitions to reserve replacements. Adversarial play
facilitated by state-of-the-art algorithms revealed decision-making strategies
robust to energy transition uncertainty and against multiple IOCs. In all
games, robust strategies emerged in the form of low-carbon business models as a
result of early transition-oriented movement. IOCs adopting such strategies
outperformed business-as-usual and delayed transition strategies regardless of
hydrocarbon demand projections. In addition to maximizing value, these
strategies benefit greater society by contributing substantial amounts of
capital necessary to accelerate the global low-carbon energy transition. Our
findings point towards the need for lenders and investors to effectively
mobilize transition-oriented finance and engage with IOCs to ensure responsible
reallocation of capital towards low-carbon business models that would enable
the emergence of fossil fuel incumbents as future low-carbon leaders.
- Abstract（参考訳）: エネルギー移行は、低炭素のビジネスモデルに適応できない場合、主要な国際石油会社(IOC)に存在リスクをもたらす可能性がある。
しかし、エネルギー先物の予測は規模とペースの異なる仮定に満ちており、既存の化石燃料会社のビジネスモデルについてiocの意思決定者と利害関係者の間で意見の相違を引き起こしている。
本研究では,重層マルチエージェント強化学習を用いて,炭化水素や低炭素投資決定,配当政策,資本構造指標などiocの意思決定をシミュレートしたエネルギーシステム戦争を解決した。
最先端のアルゴリズムによって促進された対立行動は、エネルギー遷移の不確実性や複数のIOCに対して堅牢な意思決定戦略を明らかにした。
あらゆるゲームにおいて、ロバスト戦略は、初期の移行指向のムーブメントの結果、低炭素のビジネスモデルの形で現れた。
こうした戦略を採用するIOCは、炭化水素需要予測にかかわらず、ビジネス・アズ・ユースおよび遅れた移行戦略を上回った。
価値の最大化に加えて、これらの戦略はグローバルな低炭素エネルギー移行を促進するために必要な相当量の資本を寄付することで、より大きな社会に利益をもたらす。
今後の低炭素経済のリーダーとしての化石燃料の出現を可能にする低炭素ビジネスモデルへの資本の責任ある再配置を確保するため、銀行や投資家は移行志向の金融を効果的に動員し、iocと協力する必要があると指摘。
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