炭素排出権取引における深層強化学習のためのファジィ論理駆動報酬最適化
Fuzzy Logic-Driven Reward Optimization for Deep Reinforcement Learning in Carbon Emission Trading
Seyed Ali Hosseini, Francesco Grimaccia, A. Niccolai
本論文は、炭素排出権取引(ETS)における深層強化学習エージェントの報酬設計にファジィ論理を導入し、取引戦略の最適化を図る。ファジィ報酬により、不確実性下での意思決定を改善し、排出削減と経済性のバランスを実現する。ETS参加企業のコスト削減とコンプライアンス強化に寄与する可能性がある。