基于多智能体强化学习的温室气体抵消信用市场
数理金融
2026-03-13 v3 机器学习
摘要
气候变化是对人类未来的重大威胁，其影响正在因人为增排的温室气体而加剧。政府可以采取的一种方法是为企业设定排放限额并惩罈超出限额的排放量。超额排放也可以通过企业投资于减排和捕集项目来抵消。这些项目生成的抵消信用可以提交给监管机构以抵消企业的超额排放，或与其他企业交易。在本工作中，我们对抵消信用市场的有限智能体纳什均衡进行了表征。由于计算纳什均衡是NP难问题，我们利用现代强化学习技术Nash-DQN来高效估计市场的纳什均衡。我们演示不仅适用于应用于气候主题金融市场的强化学习方法，而且遵循纳什均衡的企业可能实现的显著财务节省通过数值实验。
引用
@article{arxiv.2504.11258,
title = {Multi-Agent Reinforcement Learning for Greenhouse Gas Offset Credit Markets},
author = {Liam Welsh and Udit Grover and Sebastian Jaimungal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11258},
year = {2026}
}