論文の概要: Climate Change Policy Exploration using Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17013v1
- Date: Sun, 23 Oct 2022 18:20:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 09:47:48.584190
- Title: Climate Change Policy Exploration using Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いた気候変動政策探索
- Authors: Theodore Wolf
- Abstract要約: 複雑度が異なる4つの強化学習エージェントを用いて、環境をさまざまな方法で探索する。
我々は、惑星境界に基づく報酬関数を使用し、エージェントに幅広い戦略を見つけるよう強制するために修正する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Climate Change is an incredibly complicated problem that humanity faces. When
many variables interact with each other, it can be difficult for humans to
grasp the causes and effects of the very large-scale problem of climate change.
The climate is a dynamical system, where small changes can have considerable
and unpredictable repercussions in the long term. Understanding how to nudge
this system in the right ways could help us find creative solutions to climate
change.
In this research, we combine Deep Reinforcement Learning and a World-Earth
system model to find, and explain, creative strategies to a sustainable future.
This is an extension of the work from Strnad et al. where we extend on the
method and analysis, by taking multiple directions. We use four different
Reinforcement Learning agents varying in complexity to probe the environment in
different ways and to find various strategies. The environment is a
low-complexity World Earth system model where the goal is to reach a future
where all the energy for the economy is produced by renewables by enacting
different policies. We use a reward function based on planetary boundaries that
we modify to force the agents to find a wider range of strategies. To favour
applicability, we slightly modify the environment, by injecting noise and
making it fully observable, to understand the impacts of these factors on the
learning of the agents.
- Abstract（参考訳）: 気候変動は人類が直面する非常に複雑な問題です。
多くの変数が互いに相互作用する場合、人間が気候変動の非常に大規模な問題の原因と影響を理解することは困難である。
気候はダイナミックなシステムであり、小さな変化は長期的には相当かつ予測不可能な反響を起こす。
適切な方法でこのシステムを育む方法を理解することは、気候変動に対する創造的な解決策を見つけるのに役立ちます。
本研究では,Deep Reinforcement LearningとWorld-Earthシステムモデルを組み合わせて,創造的戦略を持続可能な未来に発見し,説明する。
これはStrnadらによる研究の拡張であり、複数の方向を取ることで手法と分析を拡張します。
複雑度が異なる4種類の強化学習エージェントを用いて,環境を異なる方法で探索し,様々な戦略を見出す。
環境は、様々な政策を実行することで、再生可能エネルギーによって経済のすべてのエネルギーが生産される未来に到達することを目的としている。
我々は惑星の境界に基づく報酬関数を使い、エージェントにより広い範囲の戦略を見つけるよう強制するために修正する。
適用性を重視するため,ノイズを注入し,完全に観測可能とすることで,エージェントの学習への影響を理解することにより,環境を微調整する。
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