基于保守机器学习的社会与星际边界圆环建模

社会与星际边界的'圆环'已成为一种流行的框架，用于评估环境和社会可持续性。本文提供了一个概念验证分析，表明机器学习（ML）方法可应用于该圆环的简单宏观经济模型。首先，我们展示了如何使用 ML 方法找到与'在圆环内生活'一致的政策参数。其次，我们展示了强化学习智能体如何识别达到所需政策在参数空间中的最优轨迹。我们测试的方法包括随机森林分类器和 $Q$-学习，这些都是保守的 ML 方法，能够找到实现环境和社会可持续性的政策参数组合。下一步是将这些方法应用于更复杂的生态系统宏观经济模型。