論文の概要: Carbon Market Simulation with Adaptive Mechanism Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07875v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 05:08:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 18:25:01.722679
• Title: Carbon Market Simulation with Adaptive Mechanism Design
• Title（参考訳）: 適応機構設計による炭素市場シミュレーション
• Authors: Han Wang, Wenhao Li, Hongyuan Zha, Baoxiang Wang,
• Abstract要約: 炭素市場(英: carbon market)は、個人の利益をグローバルユーティリティーと整合させる経済エージェントにインセンティブを与える、市場ベースのツールである。 炭素市場のダイナミクスの複雑さは、正確なシミュレーションを難しくする。 階層型モデルフリーマルチエージェント強化学習を用いて市場をシミュレートする適応機構設計フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.25103894620696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A carbon market is a market-based tool that incentivizes economic agents to align individual profits with the global utility, i.e., reducing carbon emissions to tackle climate change. \textit{Cap and trade} stands as a critical principle based on allocating and trading carbon allowances (carbon emission credit), enabling economic agents to follow planned emissions and penalizing excess emissions. A central authority is responsible for introducing and allocating those allowances in cap and trade. However, the complexity of carbon market dynamics makes accurate simulation intractable, which in turn hinders the design of effective allocation strategies. To address this, we propose an adaptive mechanism design framework, simulating the market using hierarchical, model-free multi-agent reinforcement learning (MARL). Government agents allocate carbon credits, while enterprises engage in economic activities and carbon trading. This framework illustrates agents' behavior comprehensively. Numerical results show MARL enables government agents to balance productivity, equality, and carbon emissions. Our project is available at \url{https://github.com/xwanghan/Carbon-Simulator}.
• Abstract（参考訳）: 炭素市場(英: carbon market)は、地球温暖化に対処する二酸化炭素排出量を減らすことで、個々の利益をグローバルなユーティリティーと整合させる経済エージェントにインセンティブを与える、市場ベースのツールである。 \textit{Cap and Trade} は、炭素許容度(炭素排出量クレジット)の割り当てと取引に基づく重要な原則であり、経済エージェントが計画された排出をフォローし、過剰な排出をペナルティ化することを可能にする。 中央の権威は、資本と貿易にこれらの手当を導入し配分する責任を負う。 しかし、炭素市場ダイナミクスの複雑さは正確なシミュレーションを難なくし、結果として効果的なアロケーション戦略の設計を妨げる。 そこで本研究では,階層型モデルフリーマルチエージェント強化学習(MARL)を用いて市場をシミュレートする適応機構設計フレームワークを提案する。 政府エージェントは炭素クレジットを割り当て、企業は経済活動や炭素取引に従事している。 このフレームワークは、エージェントの振る舞いを包括的に説明します。 MARLは、政府エージェントが生産性、平等、二酸化炭素排出のバランスをとることができることを示している。 私たちのプロジェクトは \url{https://github.com/xwanghan/Carbon-Simulator} で利用可能です。

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