論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation for Environmental Policy Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12777v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 09:18:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:35:52.343266
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation for Environmental Policy Synthesis
• Title（参考訳）: 環境政策合成のためのマルチエージェント強化学習シミュレーション
• Authors: James Rudd-Jones, Mirco Musolesi, María Pérez-Ortiz,
• Abstract要約: 気候政策の開発は、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による重大な課題に直面している。 本稿では,これらの制約に対処するため,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)を用いた気候シミュレーションの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）: 5.738989367102034
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 気候政策の開発は、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による重大な課題に直面している。 地球系モデルのような気候シミュレーション手法は、政策調査に有用なツールとなっている。 しかし、彼らの典型的な用途は、警察を直接合成するのではなく、潜在的な警察を評価することである。 この問題は政策経路を最適化するために逆転することができるが、従来の最適化アプローチは、非線形力学、不均一なエージェント、そして包括的な不確実な定量化にしばしば苦労する。 本稿では,これらの制約に対処するため,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)を用いた気候シミュレーションのフレームワークを提案する。 気候シミュレーションとMARLの適用における主要な課題として、報酬の定義、エージェントと状態空間の増大によるスケーラビリティ、リンクされたシステム間の不確実性伝播、ソリューション検証など、政策合成の文脈でのMARLの適用を挙げる。 さらに,MARL 由来のソリューションを解釈可能で,政策立案者にとって有用なものにする上での課題についても論じる。 我々の枠組みは、将来の研究のために重要な制限と領域を認識しながら、より洗練された気候政策探索の基礎を提供する。

関連論文リスト

• Large language models in climate and sustainability policy: limits and opportunities [1.4843690728082002]
  気候・持続可能性文書に異なるNLP技術、ツール、アプローチを適用し、政策関連および行動可能な措置を導出する。 LLMの使用は、異種テキストベースのデータの処理、分類、要約に成功している。 我々の研究は、複雑な政策問題に対するLLMの批判的かつ実証的な基礎的な応用を示し、人工知能を利用した計算社会科学をさらに拡大するための道筋を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T10:13:14Z)
• Crafting desirable climate trajectories with RL explored socio-environmental simulations [3.554161433683967]
  統合アセスメントモデル(IAM)は、社会、経済、環境シミュレーションを組み合わせて、潜在的な政策効果を予測する。 従来の解決法を置き換えるために強化学習(RL)を用いた最近の予備研究は、不確実でノイズの多いシナリオにおける意思決定において有望な結果を示している。 我々は、様々な利害関係者や国家間の複雑な相互作用の相互作用をモデル化するための予備分析として、複数の対話的RLエージェントを導入することにより、この研究を拡大する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T13:21:50Z)
• Evaluating Real-World Robot Manipulation Policies in Simulation [91.55267186958892]
  実環境と模擬環境の制御と視覚的格差は、信頼性のある模擬評価の鍵となる課題である。 実環境に完全忠実なデジタル双生児を作らなくても、これらのギャップを軽減できる手法を提案する。 シミュレーション環境の集合体であるSIMPLERを作成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T17:30:16Z)
• HAZARD Challenge: Embodied Decision Making in Dynamically Changing Environments [93.94020724735199]
  HAZARDは、火災、洪水、風などの3つの予期せぬ災害シナリオで構成されている。 このベンチマークにより、さまざまなパイプラインで自律エージェントの意思決定能力を評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T18:59:43Z)
• Can Reinforcement Learning support policy makers? A preliminary study with Integrated Assessment Models [7.1307809008103735]
  統合アセスメントモデル(IAM)は、社会と経済の主な特徴とバイオスフィアを1つのモデルフレームワークに結びつける試みである。 本稿では、IAMを探索し、より原理化された方法で解の空間を探索するために、現代の強化学習が利用できることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T17:04:30Z)
• Reparameterized Policy Learning for Multimodal Trajectory Optimization [61.13228961771765]
  本研究では,高次元連続行動空間における強化学習のためのパラメータ化政策の課題について検討する。 本稿では,連続RLポリシーを最適軌道の生成モデルとしてモデル化する原理的フレームワークを提案する。 本稿では,マルチモーダルポリシーパラメータ化と学習世界モデルを活用した実用的モデルベースRL手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T09:05:46Z)
• Uncertainty Aware System Identification with Universal Policies [45.44896435487879]
  Sim2real Transferは、シミュレーションで訓練されたポリシーを、潜在的にノイズの多い現実世界環境に転送することに関心がある。 本研究では,Universal Policy Network (UPN) を用いてシミュレーション学習したタスク固有ポリシーを格納するUncertainty-aware Policy Search (UncAPS)を提案する。 次に、我々は、DRのような方法で関連するUPNポリシーを組み合わせることで、与えられた環境に対して堅牢なポリシーを構築するために、堅牢なベイズ最適化を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-11T18:27:23Z)
• Building a Foundation for Data-Driven, Interpretable, and Robust Policy Design using the AI Economist [67.08543240320756]
  AIエコノミストフレームワークは,2段階強化学習とデータ駆動型シミュレーションを用いて,効果的な,柔軟な,解釈可能なポリシー設計を可能にする。 RLを用いて訓練されたログリニア政策は、過去の結果と比較して、公衆衛生と経済の両面から社会福祉を著しく改善することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T01:30:41Z)
• Privacy-Constrained Policies via Mutual Information Regularized Policy Gradients [54.98496284653234]
  報酬を最大化しつつ、行動を通じて特定の機密状態変数の開示を最小限に抑えながら、報酬を最大化する政策を訓練する課題を考察する。 本稿では, 感性状態と行動の相互情報に基づく正則化器を導入することで, この問題を解決する。 プライバシ制約のあるポリシーを最適化するためのモデルベース推定器を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T03:22:35Z)
• HECT: High-Dimensional Ensemble Consistency Testing for Climate Models [1.7587442088965226]
  気候モデルは、気候変動が気候変動に与える影響を理解する上で重要な役割を担い、気候変動のリスクを軽減し、決定を通知する。 コミュニティアース・システム・モデル (CESM) のような大域的な気候モデルは、大気、陸、海、氷の相互作用を記述する数百万行のコードで非常に複雑である。 私たちの研究は、木に基づくアルゴリズムやディープニューラルネットワークのような確率論的手法を使って、高次元および人為的なデータの統計的に厳密な適合性テストを行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:16:16Z)
• Global Convergence of Policy Gradient for Linear-Quadratic Mean-Field Control/Game in Continuous Time [109.06623773924737]
  線形二乗平均場制御とゲームに対するポリシー勾配法について検討する。 線形速度で最適解に収束し, 合成シミュレーションにより検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-16T06:34:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。