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通过基于多智能体的模型和Q学习将碳排放配额分配给供应链的拍卖设计。 (英语) Zbl 1497.91129号

已知有不同的技术来分析碳拍卖市场中投标人的行为,其中最著名的是优化模型、实验方法和模拟方法。在解决这一极其重要的任务时,作者对投标价格和数量施加了合理的限制,以期控制价格,降低碳拍卖市场的效率。在这样施加的约束条件下,本文使用由政府和供应链组成的基于多代理的模型,成功地比较了有约束和无约束的碳拍卖中的统一定价和歧视定价。
作者的研究可以概括为:在不受约束的情况下,统一定价下的碳价格小于或等于歧视定价法;在约束的情况下,它们之间没有区别。一般来说,拍卖会降低供应链的利润。在没有限制的情况下,这种负面影响不如歧视性定价统一。然而,当缓解率较高时,强大的供应链从拍卖中获得了巨额利润。提出了一种有趣的Q学习和CPLEX求解算法,用于分析和开发投标策略,确定碳交易市场的均衡价格,以及相应的最优供应链解决方案。读者可以找到关于这个有趣主题的相对完整的参考书目。

MSC公司:

91B26型 拍卖、议价、投标和销售以及其他市场模式
91B76号 环境经济学(自然资源模型、收获、污染等)
90磅06 运输、物流和供应链管理
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
93甲16 多代理系统
91B24型 微观经济理论(价格理论和经济市场)
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全文: 内政部

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