基于agent的多类新能源汽车技术扩散模型及路径优化研究

新能源汽车技术的有效推广对我国的能源安全、节能减排和经济增长具有重要意义。在多类新能源汽车技术并存且均处于发展初期的背景下，其有效扩散是一个长期而复杂的过程，未来的市场扩散过程和路径尚不明晰。本研究依据技术扩散、技术学习和多agent建模方法，对不确定条件下多类新能源汽车技术在汽车制造商中的扩散模型及路径问题进行研究。研究中，首先分析汽车研发机构技术供给决策、汽车制造商技术组合决策模型、政府政策制定决策以及多类技术的学习曲线；然后，构建基于agent的多类新能源汽车技术扩散仿真平台，研究由汽车制造商、研发机构组成的扩散网络中，在内部要素及政府政策作用下的扩散过程，并提出扩散路径的优化算法。本研究对于进一步阐明多类新能源汽车技术扩散中各类决策体的行为特征及相互作用、改进多类技术扩散的复杂系统建模仿真方法具有积极的学术意义，并为我国多类新能源汽车技术扩散管理实际问题的解决提供了新的方法和思路。

新能源汽车技术的有效推广对我国的能源安全、节能减排和经济增长具有重要意义。在多类新能源汽车技术并存且均处于发展初期的背景下，其有效扩散是一个长期而复杂的过程。本研究依据技术扩散、技术学习和多agent 建模方法，对多类新能源汽车技术在汽车制造商中的扩散问题进行了研究。研究中，首先分析了消费者采纳新能源汽车的影响因素、汽车制造商技术采纳时机选择模型、汽车制造商技术采纳阻碍因素和新能源汽车技术的学习曲线；然后，利用基于agent的建模方法，构建了包含汽车消费者、汽车制造商、加能站运营商多类决策主体的新能源汽车技术扩散仿真平台；最后，在仿真平台基础上对内部要素及政府政策作用下的新能源汽车扩散过程进行了场景分析。本研究的成果对于进一步阐明多类新能源汽车技术扩散中各类决策主体的行为特征及相互作用、改进多类技术扩散的复杂系统建模仿真方法具有积极的学术意义，并为我国新能源汽车技术市场扩散问题的解决提供了新的方法和思路。