考虑分段累进碳税的低碳物流网络优化问题研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:oslo123
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
建立了环境因素融入的低碳物流网络优化模型。在此基础上对碳税进行了进一步扩展,设计了按排放量确定不同税率的分段累进税率结构,分别讨论在不同碳税政策情况下带来的减排效应,并提出具有经济效益和环境效益的物流网络模型。利用LINGO对算例进行了求解,并对总物流成本与碳税和碳交易之间的关系进行了探讨。为了验证模型的可行性,进行了数值计算分析,与不分段的优化结果进行比较,研究发现考虑分段累进碳税税率的总成本和碳排放量比不分段的情况下有明显下降,具有了更好的减排效果。
其他文献
提出基于修改的代价敏感学习的方法对不平衡的天气数据进行预处理,结合天气数据自身的特点,以单位时间的降雨量为成本的值,将数据合理有效地区分为下雨和非下雨两类;进而运用
就社会标签系统中的个性化推荐算法进行了研究,提出一种基于万有引力和随机游走的个性化推荐算法。针对现有推荐算法缺乏物理学解释和单纯依靠用户评分等问题,该算法创新性地
随着网络共享图像数据的日益丰富,同类对象检索和定位的需求变得更为迫切,为了更好地运用协同的思想定位同类对象,提出了一种基于奖励机制和互斥条件的对象协同定位方法。该方法采用对象性检测算法的输出结果作为候选,以图结构的描述方式建立模型,将对象在当前图片中的显著性和与其他图片中候选对象的相似性作为奖励,以多个候选在同一图片中的重叠度作为互斥条件,能够无监督地定位出同类对象在各图中的位置。通过广泛的实验,
针对摄像机内部参数的不确定性和投影平面选择难的问题,提出一种新的投影深度算法用于视角不变的动作识别,该算法采用对称镜面平面提取(plane extraction from mirror symmetry,PEMS)策略,有效解决了投影平面选择难的问题。首先通过摄像机组观察获得3D动作姿势,然后运用PEMS策略从场景中提取平面,相对于提取平面估计身体点的投影深度,最后使用这个信息进行动作识别。该算法
针对协同设计任务分配中忽略设计人员自我发展需求的问题,在对设计人员知识作业过程进行分析的基础上,提出显性知识的学习模型和知识集合的概念,并构建了一个能实现任务与设计人员之间双向选择的优化模型,从而实现任务的合理分配,达到任务完成时间最短和设计人员知识学习最大化之间的平衡。通过算例分析验证了模型的有效性:模型的使用有利于设计人员知识扩容;模型的循环使用对完成任务时间的缩短有利。
事件检测与分类是事件抽取的关键环节,触发词抽取是完成事件检测与分类的主流方法。提出了一种事件触发词抽取方法,该方法针对单一触发词抽取方法没有充分利用依存句法分析信
针对在线boosting跟踪算法在目标外观发生大幅度变化以及遮挡时易产生漂移导致目标丢失问题进行了研究,提出一种尺度自适应在线鲁棒目标跟踪算法。算法基于目标灰度或彩色直
针对传统粒子群算法优化黑箱模型过程中存在巨大计算开销的问题,提出一种基于PRS元模型的改进粒子群优化算法——PPSO算法。在该算法迭代过程中,构建PRS元模型,利用其最优值