Exame de Qualificação: Deep Learning Methods for some Problems in Environmental Economics

Orientadores:
Jiang Zhu - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
José Karam Filho - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Roberto Pinto Souto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Nelson Francisco Favilla Ebecken - Universidade Federal do Rio de Janeiro - COPPE/UFRJ

Suplentes:
Renato Portugal - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

Nessa pesquisa formulamos um modelo de acordos internacionais ambientais dentro com um modelo de crescimento ótimo estocástico com acúmulo de poluição utilizando a teoria dos jogos diferenciais estocásticos. Tal problema nos leva a um sistema de equações do tipo Amilton-Jacobi-Bellman, que deve ser resolvido para obtermos as estratégias ótimas de cada agente. Uma vez resolvido o sistema de equações, aplicamos os critérios de estabilidade do acordo para achar o tamanho máximo de uma coalizão entre os signatários do acordo. Para resolver o sistema de equações diferenciais parciais, utilizaremos métodos de deep learning. O método deep galerkin, será utilizado para resolver o sistema acoplado de n equações diferenciais parciais. Propomos também um algoritmo utilizando uma variação do método deep galerkin, chamado deep galerkin policy improvment algorithm proposto por Al-Aradi et al. (2022) junto com o algoritmo proposto por Han e Hu (2020) chamado deep stochastic fictitious play. No algoritmo proposto o sistema de equações HJB é desacoplado, e cada equação é resolvida independentemente.