21、污染谈判博弈中的自适应策略

污染谈判博弈中的自适应策略

1. 引言

全球环境问题,如污染,是社会困境的现实例子。参与环境问题的国家通常能从相互合作中受益,但合作中的任何国家都可能从搭便车中获利,即通过不减少自身污染而从其他国家的减排努力中获益,从而提高净福利。因此,相关国家有必要找到促进合作的方法,为此,各国签署了国际环境协定(IEA)。

以温室气体排放为例,它是一种跨境污染,排放影响是全球性的,且减排成本高昂,这使得达成合适的IEA变得困难。在学术研究中,人们常将减排建模为重复博弈,但现实模型的动态非常复杂,存在诸多影响因素,如温室气体浓度的积累、新技术的出现,以及高度的不确定性,包括系统不确定性(排放造成的损害难以预测)和战略不确定性(参与者难以预测其他参与者的行为)。

本文在有限理性和信息不完美的假设下,探索对跨境污染物减排谈判进行建模的可能性,重点关注参与者在这些条件下能否达成有效结果,特别是信息不对称的影响。模型中的参与者将使用自适应策略机制来就污染减排水平进行谈判,以优化结果。

1.1 研究背景

  • 社会困境 :污染问题体现了社会困境,各国在合作与搭便车之间面临选择。
  • 国际环境协定 :为促进合作,各国签署了IEA,但在温室气体排放等问题上达成协定困难。
  • 减排建模 :通常将减排建模为重复博弈,但存在复杂性和不确定性。

1.2 研究目的

  • 探索在有限理性和信息不完美条件下对减排谈判建模的可能性。
  • 研究参与者能否
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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