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摘要:
针对碳排放权序贯拍卖中竞标主体的报价学习行为对拍卖结果的影响,引入自适应性报价模型并改进PSO(particle swarm optimization)智能算法来模拟控排企业报价动态变化的学习机制,并构建基于多Agent的拍卖仿真模型,实验分析不同拍卖情景下,报价学习行为对碳排放权拍卖出清价格、年均履约水平以及拍卖效率的影响.实验结果表明:报价学习行为可以显著提高企业年均履约水平,但是在歧视价格拍卖以及统一价格拍卖(市场供小于求时)下,会显著降低碳排放权出清价格和拍卖效率;歧视价格拍卖的出清价格和拍卖效率都高于统一价格拍卖,但从公平性以及降低企业成本的角度出发,统一价格拍卖可以减少拍卖对没有学习行为的竞标主体的不公平性以及避免报价学习行为对拍卖效率的影响.
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文献信息
篇名 基于Agent的报价学习对碳排放权拍卖的影响
来源期刊 系统工程学报 学科 工学
关键词 碳排放权拍卖 报价学习行为 多Agent仿真 统一拍卖价格 歧视价格拍卖
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 建模与预报
研究方向 页码范围 170-185
页数 16页 分类号 TP273
字数 12186字 语种 中文
DOI 10.13383/j.cnki.jse.2019.02.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈晓红 中南大学商学院 461 11481 55.0 85.0
4 胡东滨 中南大学商学院 45 269 11.0 14.0
11 胡紫娟 中南大学商学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
碳排放权拍卖
报价学习行为
多Agent仿真
统一拍卖价格
歧视价格拍卖
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程学报
双月刊
1000-5781
12-1141/O1
大16开
天津市南开区津卫路92号天津大学
6-95
1985
chi
出版文献量(篇)
2240
总下载数(次)
2
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