論文の概要: Harnessing Implicit Cooperation: A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach Towards Decentralized Local Energy Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16062v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 22:22:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.456732
• Title: Harnessing Implicit Cooperation: A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach Towards Decentralized Local Energy Markets
• Title（参考訳）: Harnessing Implicit Cooperation:分散型地域エネルギー市場に向けたマルチエージェント強化学習アプローチ
• Authors: Nelson Salazar-Pena, Alejandra Tabares, Andres Gonzalez-Mancera,
• Abstract要約: 分散エージェントは、明示的なピアツーピア通信なしで、ローカルエネルギー市場における最適調整を近似することができる。 スティグマイシンシグナリングは複雑なグリッドコーディネートに十分なコンテキストを提供し、高価な集中型通信インフラに代わる堅牢でプライバシー保護の代替を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes implicit cooperation, a framework enabling decentralized agents to approximate optimal coordination in local energy markets without explicit peer-to-peer communication. We formulate the problem as a decentralized partially observable Markov decision problem that is solved through a multi-agent reinforcement learning task in which agents use stigmergic signals (key performance indicators at the system level) to infer and react to global states. Through a 3x3 factorial design on an IEEE 34-node topology, we evaluated three training paradigms (CTCE, CTDE, DTDE) and three algorithms (PPO, APPO, SAC). Results identify APPO-DTDE as the optimal configuration, achieving a coordination score of 91.7% relative to the theoretical centralized benchmark (CTCE). However, a critical trade-off emerges between efficiency and stability: while the centralized benchmark maximizes allocative efficiency with a peer-to-peer trade ratio of 0.6, the fully decentralized approach (DTDE) demonstrates superior physical stability. Specifically, DTDE reduces the variance of grid balance by 31% compared to hybrid architectures, establishing a highly predictable, import-biased load profile that simplifies grid regulation. Furthermore, topological analysis reveals emergent spatial clustering, where decentralized agents self-organize into stable trading communities to minimize congestion penalties. While SAC excelled in hybrid settings, it failed in decentralized environments due to entropy-driven instability. This research proves that stigmergic signaling provides sufficient context for complex grid coordination, offering a robust, privacy-preserving alternative to expensive centralized communication infrastructure.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、分散化されたエージェントが、明示的なピアツーピア通信を使わずに、ローカルエネルギー市場における最適コーディネーションを近似できるフレームワークである暗黙の協調を提案する。 本稿では,エージェントがシグメラル信号(システムレベルでのキーパフォーマンス指標)を用いてグローバルな状態の推測と反応を行うマルチエージェント強化学習タスクによって解決される,分散化された部分的に観測可能なマルコフ決定問題としてこの問題を定式化する。 IEEE 34ノードトポロジ上の3x3因子設計により,CTCE,CTDE,DTDEの3つのトレーニングパラダイムと,PPO,APPO,SACの3つのアルゴリズムを評価した。 結果はAPPO-DTDEを最適構成とし、理論集中ベンチマーク(CTCE)と比較して91.7%の調整スコアを得た。 集中ベンチマークはピアツーピアの貿易比率0.6で割当効率を最大化するが、完全に分散されたアプローチ(DTDE)はより優れた物理的安定性を示す。 具体的には、DTDEはハイブリッドアーキテクチャと比較してグリッドバランスのばらつきを31%減らし、グリッド規制を単純化する非常に予測可能な、インポートバイアスの負荷プロファイルを確立する。 さらに、トポロジカル分析により、分散化されたエージェントが安定した取引コミュニティに自己組織化し、渋滞のペナルティを最小限に抑える、創発的な空間クラスタリングが明らかになった。 SACはハイブリッド環境では優れていたが、エントロピー駆動の不安定性のために分散環境では失敗した。 この研究は、スティグマイシンシグナルが複雑なグリッドコーディネートに十分なコンテキストを提供し、高価な集中型通信インフラに代わる堅牢でプライバシー保護的な代替手段を提供することを証明している。

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