基于SD-GM理论的城市交通拥堵收费模型研究

随着中国城市化建设步伐的不断加快,交通拥堵在不断地加剧。同时,因机动车污染物的排放,每年将产生大量的NO_x,从而又会引起严重的大气污染(如“雾霾”污染)。针对这些问题,本文从环境和社会的角度出发,采用系统动力学与灰色系统相结合的方法(SD-GM),构建了城市交通拥堵收费模型,并对模型中主要变量进行动态仿真和决策分析,以此来寻找缓解交通拥堵和减少机动车尾气排放的可行策略。通过现实性测试和敏感性测试,得到拥堵收费的范围不超过100元/天*辆。通过进一步的仿真和结果分析可得到以下结论:(1)在区间[25,40] 内,随着拥堵收费的提高,NO_x存量,机动车出行吸引度和交通拥堵程度都呈下降趋势,而车均道路面积呈上升趋势。(2)但并非拥堵收费越高越好, 超过40 元/天*辆,会产生相反的效果。最后,通过比较分析,得到NO_x存量,机动车出行量,机动车出行吸引度和交通拥堵程度分别下降了约33.76%,39.64%,43.26%,82.25%,而车均道路面积提高了大约65.68%,进而验证了模型的有效性和实用性。     

基于系统动力学的新能源汽车“绿色悖论”效应研究

面对日益严峻的环境问题, 为减少机动车排放污染气体, 我国各地政府纷纷出台相应鼓励发展新能源汽车的政策。新能源汽车主要是采用电作为推动力, 能够有效降低空气污染程度。本文运用系统动力学方法建立模型, 从系统的角度出发, 采用VENSIM软件进行仿真模拟, 探究产生“绿色悖论”的原因。动态仿真结果显示, 政策对新能源汽车的影响实施阶段有显著效果, 但是随着时间的推移, 政策的边际效用会逐渐降低; 新能源汽车总量的上升直接吞噬甚至超出了其节约的资源, 而且带来了停车位紧张、道路拥挤度上升的不良后果。     

基于减排框架的最优技术政策选择研究

基于减排框架,本文分别引入研发补贴政策、研发卡特尔(简称“R&D卡特尔”)、竞争研发联盟(简称“RJV竞争”)及卡特尔研发联盟(简称“RJV卡特尔”)等四种技术政策,构建了一个多阶段博弈模型,研究单一技术政策、技术组合政策情形下双寡头企业减排研发绩效、利润及社会福利水平,并进一步利用数值模拟方法探讨政府和企业最优的技术政策选择,政府和企业最优技术政策选择结果的差异及其影响因素。研究结论表明:首先,从政府角度来看,组合政策的效果总是相对优于单一技术政策,并且政府最优的技术政策选择为RJV卡特尔与补贴组合政策。其次,无论溢出率取何值,政府和企业最优的技术政策选择都是一致的。最后,排污税取值影响政府和企业最优技术选择的一致性,当排污税较小时,企业最优的技术政策选择为RJV竞争与补贴组合政策(或RJV竞争政策);当排污税较大时,企业最优的技术选择为单一的技术政策。为了使政府和企业的最优技术政策选择一致,政府应选择一个合适的排污税。     

基于SD-VF理论的城市限行政策效应研究

随着我国城市化进程不断加快,城市交通供需矛盾日益突出,交通拥堵问题愈发严重,我国各地纷纷实行各种政策措施来缓解交通拥堵。本文以北京市为例,针对城市交通拥堵的现象,从系统的角度出发,运用系统动力学与灰色Verhulst预测相结合的方法(SD-VF),建立城市交通治堵模型,并采用Vensim软件对模型进行动态仿真分析,从经济、社会、环境等方面探究政策措施对城市环境生态承载力、道路生态承载力等的影响。研究结果表明,限行限号政策虽然在一定程度上提高道路生态承载力,但也可能引发“悖论”效应;修路政策并没有根本上解决城市交通拥堵问题,仅仅是把拥堵状况向后推迟;而相对于单一政策,将发展公共交通与限行政策相结合可以有效缓解交通拥堵,改善空气质量,提升环境承载力,是更加科学合理的政策措施。     

基于灰色关联分析的邯郸市空气质量影响因素研究——以经济社会指标为视角

运用灰色关联分析法研究了2014-2018年邯郸市部分经济社会指标与空气质量影响的关联程度.结果表明:工业增加值、能源消耗、邯郸市机动车拥有量是影响邯郸市空气污染的主要因素.其中工业增加值与SO_2关联程度最高,能源消耗与PM_(2.5)和PM_(10)关联程度最高,邯郸市机动车拥有量与NO_2、O_3、CO关联程度最高.针对空气质量影响因素的分析,提出产业升级改造,优化能源结构,绿色出行等建议.     

机动车碳税政策下政府、企业与出行者的三方演化博弈模型研究

为促进机动车碳减排,缓解因尾气排放带来的大气污染,本文采用演化博弈理论探究机动车碳税政策下的决策行为。建立政府管理部门、汽车企业和出行者三方利益主体的演化博弈模型,并对模型的演化路径及演化规律进行理论与数值仿真。研究发现:降低机动车碳排放演化是政府、汽车企业和出行者三者博弈互动的结果;政府主动实施机动车碳税政策,能够促进另外两者选择低碳的策略;提高机动车碳税税额与对低碳行为的补贴,加快了汽车企业与出行者朝各自低碳策略演化的速度。     

一门新兴的边缘学科——环境数学

<正> 人类生活于自然环境与社会环境之中,人与环境构成一个对立统一的整体,称之为“人类-环境”系统.环境科学就是以这个系统为对象研究其发生、发展、预测及调节控制改造策略的科学.例如,人类生活于大气环境之中,需要清洁的空气,但人类本身的活动又将空气污染,降低了空气质量,影响到人类自己的生活.如何把人类活动对空气质量的破坏缩小到最低限度,便是环境科学的重要课题之一.为此,需要研究大气污染物的种类、污染物对人类危害的方式、污染物的来源及其在大气中迁移转化的规律,以及减少或消除这些污染物的途径等等.又如,人类聚集于城市造成人口、交通、就业、污染、资源等     

变动基数投资组合中的系统误差与估计误差权衡

投资组合选择中的系统误差与估计误差是决定样本期外绩效的重要因素,其权衡受到资产基数N的影响。本文在变动基数的设定下,将Bootstrapping和样本期外滚动的方法应用到均权重、最小方差组合及其误差修正策略的绩效和尾部风险检验过程中,并在不同的市场状态下进行分组讨论。研究发现:(1)最小方差组合与均权重策略的样本期外夏普比率差异与N存在倒U型的关系。(2)最小方差组合的尾部风险随N的扩大而迅速降低,总体来看最小方差组合的尾部风险低于均权重策略。(3)最小方差组合的换手率与N存在正相关关系,盲目增加投资组合选择中的资产基数会带来无谓损失。研究结果表明,投资者应理性选择资产基数,充分利用最小方差组合带来的分散化收益。     

城市机动车停车收费绩效评价理论及策略研究

运用Delphi法和AHP法以及优化理论,构建了城市机动车停车收费绩效综合评价指标体系,依据7±2心理极限概念建立了机动车停车数学模型,选用基于"差动"原理的赋权法——Gl法计算各指标的权重,应用模糊综合评价法对其绩效进行综合评价.采用平均加权法对评价因素的各项指标进行量化处理,从而得到机动车停车收费绩效的综合评价结果.对宁波市机动车停车收费绩效进行了实际验证,比较真实地反映了其绩效状况,为宁波市静态交通的进一步发展和整改提供了理论依据.最后,有针对性地提出协调衔接停车规划与停车设施建设、合理调整停车收费结构、制定严格的停车违章处罚政策等城市机动车停车发展策略.     

基于TPL的多源供货汽车零部件订货运输协同系统仿真分析

采用Venism软件建立仿真模型,研究拥有多个供货渠道的制造商与第三方物流(TPL)协同制定订货运输策略对供应链的影响,主要比较分析三类协同程度各异的决策模型下系统绩效指标的表现.结果表明在满足服务水平的情况下,协同程度增加,系统成本降低.此外,考察供应链中不同成员运作带来的随机因素对系统以及协同效果的影响,研究发现供应商产出不确定对协同效果影响最大.     

非同质演化博弈及其在移动污染源监管中的应用

移动污染源是中国环境治理的难点之一。本文分析了监管者与机动车移动污染源之间的博弈关系。通过考察边际成本与边际收益的方式建立了非同质演化博弈模型,讨论了监管成本变化以及机动车异质性治污成本对均衡点位置的影响。计算结果表明,受不同成本特性影响,机动车移动污染源监管博弈会呈现三种不同均衡状态:有效监管状态、无效监管状态和形式监管。在有效监管状态下,较低的处罚水平导致治污水平低下;监管力量薄弱地区会出现无效监管状态;在形式监管中,不规范的责令整改方式会导致整改水平低下的形式主义问题。主要结论为:应提高机动车超标排污处罚水平以提升机动车治污概率;应建立机动车移动污染长效协作监管机制,采用新技术手段,以降低监管成本,加强监管效果;需规范责令整改的程序与流程,防范形式主义。     

环境规制、环境研发与绿色技术进步

为鼓励和引导绿色技术发展,驱动预防性技术和处理性技术协同进步,有必要开发环境规制的绿色技术进步导向功能,并探究其传导机理。论文通过建立双寡头同时博弈模型对环境规制、环境研发与绿色技术进步进行关联分析。研究表明:环境研发是环境规制推动绿色技术进步的重要传导路径;环境补贴力度会显著影响环境规制政策组合的技术进步效果;绿色技术进步导向的环境规制的政策组合存在一个普适性较强的应用策略;环境税和环境补贴的规制政策组合能够有效增进社会福利,具体表现为通过污染预防技术和污染处理技术的协同进步带来的产量增加、生产成本减少、污染产生量减少以及污染处理量增加。     

交通拥堵与空气质量——来自汽车尾号限行的证据

由于空气的污染来源众多,交通拥堵是否加剧了空气质量的恶化,一般情况下很难界定和区分。本文利用一个特殊的工具变量——北京市工作日高峰时段汽车根据尾号限行,来分析和回答上述问题。由于受文化习惯影响,居民在挑选车牌号码时一般都不选4,因此包含数字4的车牌号很少。每当限行尾号为4和9的工作日,北京市的道路交通相比其他工作日会更拥堵,这为我们提供了一个识别交通拥堵的独特指标。通过使用双重差分模型排除了大量干扰因素后,我们对北京市35个空气质量监测站点PM2.5浓度逐时数据的分析发现,在限行尾号为4和9的工作日,高峰时段与非高峰时段的PM2.5浓度差异,比其他工作日的差异高出9.46%。交通拥堵显著降低了空气质量。     

Vehicle routing with dynamic travel times: A queueing approach

Transportation is an important component of supply chain competitiveness since it plays a major role in the inbound, inter-facility, and outbound logistics. In this context, assigning and scheduling vehicle routes is a crucial management problem. In this paper, a vehicle routing problem with dynamic travel times due to potential traffic congestion is considered. The approach developed introduces mainly the traffic congestion component based on queueing theory. This is an innovative modeling scheme to capture travel times. The queueing approach is compared with other approaches and its potential benefits are described and quantified. Moreover, the optimization of the starting times of a route at the distribution center is evaluated. Finally, the trade-off between solution quality and calculation time is discussed. Numerous test instances are used, both to illustrate the appropriateness of the approach as well as to show that time-independent solutions are often unrealistic within a congested traffic environment, which is usually the case on European road networks.     

Balancing congestion and security in the presence of strategic applicants with private information

Concerns on security and congestion appear in security screening which is used to identify and deter potential threats (e.g., attackers, terrorists, smugglers, spies) among normal applicants wishing to enter an organization, location, or facility. Generally, in-depth screening reduces the risk of being attacked, but creates delays that may deter normal applicants and thus, decrease the welfare of the approver (authority, manager, screener). In this paper, we develop a model to determine the optimal screening policy to maximize the reward from admitting normal applicants net of the penalty from admitting bad applicants. We use an M/M/1 queueing system to capture the impact of security screening policies on system congestion and use game theory to model strategic behavior, in which potential applicants with private information can decide whether to apply based on the observed approver’s screening policy and the submission behavior of other potential applicants. We provide analytical solutions for the optimal non-discriminatory screening policy and numerical illustrations for both the discriminatory and non-discriminatory policies. In addition, we discuss more complex scenarios including imperfect screening, abandonment behavior of normal applicants, and non-zero waiting costs of attackers.     

低碳政策下考虑道路拥堵的多式联运路径选择问题

为明确低碳政策及道路拥堵对多式联运路径选择的影响,构建了不同碳排放政策下考虑道路拥堵的多式联运路径选择模型。模型在考虑拥堵对运输时间影响的基础上进一步量化其对系统碳排放的作用效果。针对此类整数规划模型,设计了基于保优策略和移民策略的遗传算法进行求解。最后,通过算例探讨强制排放、碳税、碳交易及碳补偿四种碳排放政策对多式联运减排、缓解拥堵及成本的影响。结果表明考虑道路拥堵对运输碳排放的影响可得到更加合理的路径决策,且以强制碳排放政策为主的多种政策组合能更好的降低碳排放、缓解道路拥堵并促进多式联运推广。本模型可为政府制定合理的多式联运低碳政策以及企业制定合理的路径决策提供理论依据。