基於agent建模和gis的集成及其在分析新能源汽車擴散中的應用

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1、ABM与GIS的集成及其在分析新能源汽车扩散中的应用摘要：新能源汽车及其加能站的扩散是多种主体相互作用的复杂过程。现有的分析该过程的基于agent的模型没有考虑现实的路网结构和驾车者行驶路线的分布，不能为具体某一城市或地区新能源汽车的推广提供决策支持。本文探索了一种集成ABM(基于agent的建模)与GIS（地理信息系统）的技术实现方法，其核心思想是利用Repast仿真框架对图形文件的读写接口，建立其与ArcGIS间的通信，形成一种松耦合的、基于矢量的集成方式。应用该集成方式，本文以上海市为例构建了基于城市路网结构的新能源汽车及其加能站交互扩

2、散的仿真平台。关键字：基于Agent建模;地理信息系统;新能源汽车扩散IntegrationofABMandGISanditsApplicationinAnalysisofDiffusionofAlternativeEnergyVehiclesAbstract:DiffusionofAEVs(alternativeenergyvehicles)andtheirrefuelingstationsisacomplexprocessinvolvingvariousactorsinteractingwitheachother.Existingagen

3、t-basedmodelsforanalyzingthisprocessdidnotconsidertherealroadnetworksanddistributionsofdrivingroutes.ThispaperexploresatechnicalsolutionfortheintegrationofABM(agent-basedmodeling)andGIS(geographicinformationsystems).ThecoreideaofthesolutionisestablishingcommunicationswithAr

4、cGIS(apopularGISsoftwareplatform)byusingRepast(apopularABMsimulationsoftwareplatform)’sinterfacetoshapefilesandthusavector-basedloosecouplingisrealized.Withthissolution,asimulationplatformwasdevelopedforstudyingtheco-diffusionofalternativeenergyvehiclesandtheirrefuelingstat

5、ionsbasedonrealroadnetworks,withShanghaiasanexampleforsimulation.Keywords:agent-basedmodeling,geographicinformationsystems,diffusionofalternativeenergyvehicles15引言推广新能源汽车对能源安全、节能减排和经济增长有着重要意义。技术学习[1]被认为是当前还很昂贵的新能源汽车得以推广的一个重要内力[2]。技术学习指一项新技术的成本将随着人们在该项技术上积累的经验和知识的增加而下降，从而使该项

6、技术被采用，而技术被采用将使进一步的技术学习成为可能，从而使该项技术得到进一步的扩散。由于新能源汽车的扩散与其相应的加能站建设存在着“鸡与蛋”的问题消费者如果发现新能源汽车的加能站很少，就不愿意购买和使用新能源汽车；而能源供应公司如果发现使用新能源汽车的消费者很少，也就不愿意投资建设加能站。，新能源汽车的技术学习很难自发起步。新能源汽车的推广通常需要政府组织建立示范工程，以作为技术学习的“种子”[3]。从复杂自适应系统（ComplexAdaptiveSystems）[4]的视角看，新能源汽车的推广是不同特性的决策体和元素相互作用，相互调整的复

7、杂演化过程。新能源汽车的价格、维护费用、加能的方便程度影响着新能源汽车对消费者的效用，而且因为消费者本身的特性不同，比如收入、年龄、旅行方式的不同，同样的新能源汽车对不同的消费者具有不同的效用。新能源汽车被消费者接受的程度影响着能源供应公司修建其加能站的意愿，由于不同的特性，比如对风险的不同态度，在同样的外部条件下，不同能源供应公司对修建其加能站的意愿也会不同。这些决策体的效用和意愿受技术学习、新能源汽车和加能站的扩散影响而动态变化，反过来又影响技术学习以及新能源汽车和加能站的扩散。可以说这些效用和意愿的动态变化、技术学习、以及新能源汽车和加

8、能站的扩散相互交织、互为因果。而新能源汽车技术学习的边际报酬递增效应[5]会产生路径依赖[6]――系统早期的微小事件被强化从而影响整个系统的演化，技术学习的不确定性