碳交易机制下的生产优化问题研究-基于二层多目标随机规划方法

Under the background of carbon trading mechanism, the project investigates the optimal production problem with taking account of carbon emission allowance as a factor of production. In view of the hierarchy of decision makers involved in carbon trading mechanism (the upper decision maker is a government, the lower decision maker is a enterprise or enterprises), the diversity of decision makers’ objectives (economic efficiency, social welfare, etc.) and the randomness of the parameters (market demand, product price, etc.) , the project establishes a framework of bilevel multiobjective stochastic programming models. Two categories of problems are considered based on the number of number of carbon sources. Various solution concepts are proposed for models in different decision-making environments and the analysis of matheatical properties including existences and stability of solutions, and optimal conditions are studied. In order to obtain the solutions, the project designs the algorithm system based on the methodologies of local optimization, artificial intelligence and co-evolution, and evaluate the effectiveness of the algorithm system designed. The proposed models and algorithms are applied to establish empirical analysis, and the effectiveness is illustrated by comparison analysis. Ultimately, the project provides policy advices to construct and improve the mechanism of the carbon trading. The results will deepen the researches of carbon trading mechanism, production optimization and other issues, enrich and expand the applications of the theory and methods of bilevel programming.

本项目在碳交易机制的背景下，将碳排放权作为一种生产要素，研究高耗能企业（如水泥、钢铁）生产优化问题。考虑碳交易机制中参与主体的层次性（上层为政府，下层为企业）， 决策者目标的多样性（经济效益、社会福利等），以及决策参数的随机性（市场需求、产品价格等），建立二层多目标随机规划模型框架。根据碳排放源的个数分别讨论碳排放源为单个企业和多个企业两类问题。针对不同的模型提出各种解的概念，并对解的存在性，稳定性，最优性条件等数学性质进行研究。为了获得决策者需要的解，基于局部寻优、人工智能、协同进化等思想方法设计算法体系，对算法有效性进行评价分析。建立的模型与算法将应用于实证分析，通过对比分析显示研究成果的科学性。最终为健全和完善碳交易机制提供政策建议。研究成果将深化碳交易机制、生产优化等问题研究，并拓展和丰富二层规划理论与方法的应用领域。

在全球气候变化的大背景下，减少以二氧化碳为代表的温室气体排放，达到稳定地球气候系统的目的成为人们的共识。企业在其生产、库存、运输等运作环节消耗能源，是排放温室气体的主要部门，尤其是电力、钢铁等高耗能企业。目前用于减排的政策工具主要有碳交易、碳税等。而这些政策工具的使用，不仅仅涉及到企业自身的运营活动，政府主管部门也要参与其中。因为政府必须是这些政策的制定者，某些重要的参数，如碳交易政策的初始碳配额或者碳税政策中的税率，都是由政府主管部门制定的。因此，在考虑这些机制影响下的企业活动，就必须考虑政府的行为。在这样的背景下，本项目考虑以碳交易等手段的减排措施对供应链管理中的生产、库存、运输等的影响，以二层规划作为主要的模型工具，讨论初始配额量、碳价等政策参数对于与生产成本、生产数量等决策参数的影响。由于市场的波动性，在构建模型时，某些参数如价格等被考虑成随机变量。因此，本项目使用了带随机参数的二层规划模型。为使得模型具有严格的数学意义，本项目使用期望值、机会约束等手段去随机化。为求解模型，使用交互式方法及人工智能算法，得到上下两层决策者都满意的解。研究发现政府的行为对于企业的减排具有重大影响。以碳排放初始配额发放为例，过高的配额发放起不到减排的作用，过低的配额又会对企业生产造成抑制。因此，政府在制定相关政策的时候，应当掌握详尽的企业数据，作为制定政策的重要依据。本项目研究的行业包括电力、航空、钢铁等行业。本项目共发表论文6篇，其中SCI 收录2篇、EI收录2篇，出版专著1部。项目的研究意义以二层规划为模型刻画了碳交易机制下政府企业的行为特征，为碳交易机制建设和完善提供一些思路。本项目仅仅考虑了局部地区，单个企业的情况，结论具有较大的局限性。在全国碳交易市场初步形成的背景下，研究结论是否仍然具有完全的适用性，是在将来研究中需要进一步思考的问题。